Foto entrauschen & schärfen ohne Upload
Entferne Bildrauschen aus Fotos, die bei wenig Licht oder mit hoher ISO-Zahl entstanden sind – körnige Nachtaufnahmen, Handyfotos aus dem Innenraum, eingescannte Abzüge. Drei KI-Modelle stehen bereit: ein schnelles für feine Körnung, ein gründliches für starkes, fleckiges Rauschen und eines gegen JPEG-Blockartefakte. Danach lässt sich das Bild nachschärfen. Alles läuft auf deinem Gerät, nichts wird hochgeladen.
FFDNet (MIT, 3 MB) · SCUNet (Apache 2.0, 22 MB) · DRUNet (MIT, 33 MB) · NAFNet (MIT, 71 MB) – von mytoolio geladen
Wähle links ein verrauschtes Foto aus – es wird in voller Auflösung entrauscht.
So funktioniert es
Fotos auswählen
Ziehe ein oder mehrere Fotos in das Feld, wähle sie aus oder füge ein Bild aus der Zwischenablage ein. Die Berechnung startet sofort in voller Auflösung.
Stufe wählen & abstimmen
Wähle, wie stark das Foto rauscht. Mit „Entrauschen“ bestimmst du, wie viel vom geglätteten Bild übernommen wird, mit „Nachschärfen“ holst du Kanten zurück – beides ohne Wartezeit.
Speichern
Vergleiche vorher und nachher mit dem Regler und lade das Ergebnis als JPG, PNG oder WebP herunter – einzeln oder alle zusammen als ZIP.
Häufige Fragen
Werden meine Fotos hochgeladen?+
Nein. Die Fotos werden in deinem Browser bearbeitet und verlassen dein Gerät nicht. Auch die KI-Modelle und die Rechen-Laufzeit kommen direkt von mytoolio – es ist kein weiterer Anbieter beteiligt.
Welche Stufe ist die richtige?+
„Leicht“ und „Mittel“ nutzen ein kleines, schnelles Modell (FFDNet), das feine, gleichmäßige Körnung sehr detailschonend entfernt. „Stark“ nutzt ein großes Modell (SCUNet), das auch mit fleckigem Farbrauschen und JPEG-Artefakten zurechtkommt, dafür aber etwa zehnmal so lange rechnet. Fang mit „Mittel“ an und nimm „Stark“, wenn noch Flecken bleiben.
Gehen dabei Details verloren?+
Etwas – jedes Entrauschen glättet auch feine Strukturen wie Haare, Stoff oder Gras, denn die KI kann Rauschen und Textur nicht immer unterscheiden. Mit den Reglern „Helligkeitsrauschen“ und „Farbrauschen“ nimmst du die Wirkung getrennt zurück: Farbrauschen (bunte Flecken) lässt sich meist ganz entfernen, beim Helligkeitsrauschen sehen 70 bis 85 % oft natürlicher aus als 100 % – wie feines Filmkorn. „Nachschärfen“ betont Kanten wieder, bringt aber verlorene Details nicht zurück.
Kann das Tool unscharfe Fotos retten?+
Nur begrenzt. „Nachschärfen“ ist eine klassische Unscharfmaskierung: Sie lässt leicht weiche Bilder knackiger wirken. Verwackelte oder falsch fokussierte Aufnahmen lassen sich damit nicht wiederherstellen – die getesteten KI-Modelle dafür lieferten bei normalen Fotos keine brauchbaren Ergebnisse. Für mehr Auflösung gibt es das Tool „Bild hochskalieren“.
Wie lange dauert es?+
Mit Grafikkarten-Unterstützung (WebGPU in Chrome und Edge) braucht ein 12-Megapixel-Foto in den Stufen „Leicht“ und „Mittel“ wenige Sekunden, in „Stark“ ein bis zwei Minuten. Ohne WebGPU rechnet der Prozessor: „Leicht“ und „Mittel“ brauchen dann etwa 15 Sekunden je Megapixel, also rund drei Minuten für 12 Megapixel; „Stark“ ist so nur bei kleinen Bildern zumutbar.
Bleibt die Auflösung erhalten, und geht das offline?+
Ja, das Foto behält seine Größe (bis 6.000 Pixel Kantenlänge, am Handy 4.096); Metadaten wie der Aufnahmeort sind in der neuen Datei nicht mehr enthalten. Nach dem ersten Laden bleiben die Modelle im Zwischenspeicher des Browsers, dann funktioniert das Tool auch ohne Internetverbindung.
Was macht die Stufe „JPEG“, und woher kommt der Vorschlag?+
Kann das Tool verwackelte Fotos schärfen?+
Ja, mit der Stufe „Verwackelt“: Ein KI-Modell (NAFNet, auf verwackelten Videobildern trainiert) zeichnet verwischte Kanten nach, etwa bei einer unruhigen Hand oder zu langer Belichtung. Leichtes bis mittleres Verwackeln wird oft deutlich besser; sehr starkes Verwackeln, bewegte Motive vor ruhigem Hintergrund und falsch fokussierte Fotos (Defokus) bleiben weitgehend, wie sie sind. Das Modell wird einmalig geladen (71 MB) und rechnet mit Grafikkarte etwa 2 Sekunden pro Megapixel, ohne Grafikkarte etwa eine Minute.
Entrauschung mit FFDNet (Kai Zhang et al., MIT-Lizenz) und SCUNet (Kai Zhang et al., Apache-2.0-Lizenz) auf onnxruntime-web – vollständig auf deinem Gerät. Das Ergebnis ist eine Schätzung des rauschfreien Bildes; feine Details können dabei verändert werden.