Upscale d'images

VérifiéPrudence

Améliorez les images rendues à une résolution 4K+ avec Clarity Upscaler de fal.ai. Idéal pour rendre les images plus nettes et augmenter la taille.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAIntermédiaire
24/07/2026
Claude Code
#image-upscaling#ai-enhancement#fal-ai#interior-design

Recommandé pour

Synthèse automatique

Améliore la résolution d'images de rendu d'intérieur jusqu'à 4K+ via l'API fal.ai Clarity Upscaler, avec paramètres ajustables de ressemblance et de créativité.

Points forts

  • Détection automatique du facteur d'échelle pour atteindre une résolution 4K
  • Paramètre de ressemblance élevé qui préserve les détails d'origine
  • Intégration simple avec l'API fal.ai
  • Enregistrement des images avec une convention de nommage claire

Limites

  • Nécessite une clé API fal.ai et les dépendances Python (fal_client, Pillow)
  • Les fichiers de sortie volumineux (15-25 Mo) peuvent consommer de l'espace disque
  • Le prompt est codé en dur pour la design d'intérieur ; peut ne pas bien généraliser à d'autres types d'images
Quand l'utiliser

Lorsque vous devez agrandir des images de rendu d'intérieur à une résolution plus élevée tout en préservant les détails.

Quand l'éviter

Lorsque vous avez besoin d'une mise à l'échelle en temps réel ou travaillez avec des images qui ne sont pas des rendus d'intérieur.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité88/100

The skill instructs Python scripts that upload files to an external API (fal.ai) and download results, which involves network and file system operations—legitimate but requires appropriate caution.

Points d'attention
  • •Uses network API calls and file I/O operations.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Upscale most recent render
Upscale the most recent render to 4K.
Upscale with specific file
Upscale the image at projects/myproject/renders/living_room.png to 4K.
Upscale with custom scale
Upscale the last rendered image by 2x.

name: upscale description: Upscale rendered images to 4K+ resolution using fal.ai Clarity Upscaler. Use when the user wants to upscale, enhance resolution, make images sharper, or increase image size.

Upscale Images

Upscale rendered interior design images to 4K+ resolution using fal.ai's Clarity Upscaler — tunable resemblance/creativity for architectural photography.

Prerequisites

  • fal.ai API key configured in CLAUDE.local.md
  • Python with fal_client and Pillow installed

Input

Accept via $ARGUMENTS or ask:

  • Image path: path to the image to upscale (relative to project renders, or absolute)
  • Scale factor: 2x or 4x (default: auto — pick scale so output is ~4K)

If the user says "upscale" without specifying an image, use the most recently created file in projects/${PROJECT_NAME}/renders/.

API Details

Provider: fal.ai Model: fal-ai/clarity-upscaler Capability: 1-4x upscale, adjustable resemblance (0-1) and creativity (0-1), prompt-guided

Workflow

Step 1: Resolve Image

import os, glob

# If no image specified, find most recent render
renders_dir = f"projects/{project_name}/renders"
files = sorted(glob.glob(os.path.join(renders_dir, "*.png")), key=os.path.getmtime, reverse=True)
# Exclude already-upscaled files
files = [f for f in files if "_4k_" not in os.path.basename(f) and "_upscaled_" not in os.path.basename(f)]
input_path = files[0]

Step 2: Auto-detect Scale

from PIL import Image

img = Image.open(input_path)
w, h = img.width, img.height
target = 3840  # 4K width

if w >= target:
    scale = 2  # already large, 2x is enough
elif w * 4 <= target * 1.5:
    scale = 4
else:
    scale = 2

Step 3: Upload & Upscale

import fal_client
from datetime import datetime

# Read API key from CLAUDE.local.md
os.environ["FAL_KEY"] = "<fal_api_key_from_claude_local_md>"

image_url = fal_client.upload_file(input_path)

result = fal_client.subscribe("fal-ai/clarity-upscaler", arguments={
    "image_url": image_url,
    "scale": scale,
    "resemblance": 0.9,   # high = faithful to original
    "creativity": 0.2,     # low = minimal hallucination
    "prompt": "photorealistic interior design, architectural photography, sharp details, high resolution",
})

# Download result
import urllib.request
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
basename = os.path.splitext(os.path.basename(input_path))[0]
out_path = os.path.join(renders_dir, f"{basename}_4k_{timestamp}.png")

urllib.request.urlretrieve(result["image"]["url"], out_path)

w = result["image"].get("width", "?")
h = result["image"].get("height", "?")
size_mb = os.path.getsize(out_path) / (1024 * 1024)
print(f"Upscaled: {w}x{h} ({size_mb:.1f} MB)")
print(f"Saved: {out_path}")

Step 4: Output

  • Save upscaled image to same renders/ directory with _4k_ suffix
  • Display the upscaled image to the user
  • Report: original resolution → new resolution, file size

Output Naming Convention

{original_name}_4k_{timestamp}.png

Tuning Parameters

| Param | Default | Range | Effect | |-------|---------|-------|--------| | scale | auto | 1-4 | Upscale factor — auto-picks based on input size to target ~4K | | resemblance | 0.9 | 0-1 | How faithful to original — 0.9 for interior design (preserve colors/layout) | | creativity | 0.2 | 0-1 | How much AI "enhances" — keep low for architecture to avoid hallucination | | prompt | (interior design) | text | Guides the upscaler — include relevant style keywords |

Gotchas

  • Clarity Upscaler is the correct model — fal-ai/clarity-upscaler. Controllable scale, resemblance, creativity.
  • Auto-scale logic — If input is already large (≥3840px wide), use scale=2. For ~1200px inputs, use scale=4. Prevents absurdly large outputs.
  • Large output files — 4K PNGs can be 15-25 MB. Warn the user if disk space is a concern.
  • Skip already-upscaled images — Filter out files with _4k_ or _upscaled_ in the name.
  • API key — Read from CLAUDE.local.md, field fal.ai.
  • Fallback — If Clarity fails, fall back to fal-ai/aura-sr (fast GAN-based, fixed 4x, no params needed).

Session Relevant Skills

  • /render — generate images first, then upscale the best ones
  • /compare-models — upscale the winning image after comparison
  • /refine — if the upscaled image reveals quality issues not visible at low res, refine the prompt and re-render

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/upscale-images-mryiqfv8/download' --output '.skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8/SKILL.md.part' '.skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Extrait original : Prerequisites
  • fal.ai API key configured in CLAUDE.local.md
  • Python with fal_client and Pillow installed

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/upscale' && cp -R '.skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8' '.claude/skills/upscale'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8'

openskills read 'upscale-images-mryiqfv8'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/upscale-images-mryiqfv8/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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