Иногда хорошие нейросети походя ругают за недостаточную реалистичность и детализацию фактуры. Я думаю, связано это с тем, что модели для нейросетей все как один доступны до 512 пикселей. Модели же Nvidia 1024 пикселя требуют таких компьютерных мощностей, которые не доступны простому смертному.
Тем не менее, чтобы понимать, какие программы действительно работают с изображениями из рук вон плохо - сделал три примерчика с программами с графическим интерфейсом: BigJpg (работает онлайн), Upscayl (бесплатно) и Topaz Gigapixel AI (необоснованно дорогой софт, популярен благодаря рутрекеру, видеоверсия Topaz Video AI работает ничуть не лучше).
Я испытал все режимы апскейла с небольшим 4х увеличением, в Топазе режимы standard, lines-scale, art-scale; в Upscayl режимы realesrgan, remacri, ultramix-balanced. Ни один вариант и близко не приблизился к качеству обработки другими нейросетями в обзоре, не дотягивают BigJpg и Topaz с Upscayl ни до CodeFormer, ни до GFPGAN, ни до DFDNet, ни до Real-ESRGAN. Посмотрите по ссылкам, на сколько хорошо восcтанавливают изображения эти нейросети и сравните здесь, как топорно работают BigJpg, Topaz Gigapixel AI и Upscayl.
Вот изображение размером со спичечный коробок, которое мы уж ранее неплохо восстанавливали, и вот что получилось у BigJpg, Topaz Gigapixel AI и Upscayl во всех их режимах:
По мне так все это - очень плохая работа. Именно из-за таких слабых проектов нейросети ругают за плохое качество. Поэтому я привожу эти плохие иллюстрации просто для того, чтобы понимать: да, есть слабые проекты, здесь представлены три из них, тем очевиднее явное преимущество других проектов нашего обзора: CodeFormer, GFPGAN, DFDNet, Real-ESRGAN.