--- title: "PixGamma" url: https://phatdev.net/vi/projects/pixgamma lang: vi alternate: en: https://phatdev.net/en/projects/pixgamma markdown: https://phatdev.net/vi/projects/pixgamma.md --- # PixGamma > App macOS phóng to và phục hồi ảnh bằng AI, chạy hoàn toàn trên GPU Apple Silicon: ảnh sản phẩm, chân dung, ảnh gia đình cũ, động vật, phong cảnh, tranh minh hoạ và ảnh chụp màn hình. Giữ đúng chữ kể cả tiếng Việt, có Recover bằng diffusion, CLI và API cục bộ cho lập trình viên. - Vai trò: AI · macOS · Phục hồi ảnh - Trạng thái: Bản 0.2.1, dùng miễn phí, phi thương mại; giao diện mới và Photo v2 đã có trên GitHub - Công nghệ: Swift, SwiftUI, Core ML, PyTorch, Diffusion - Tài liệu và changelog: https://phatdev.net/docs/pixgamma - Tất cả dự án: https://phatdev.net/vi/projects.md ## Thông tin dự án - Vai trò: Chủ sản phẩm, phát triển cùng Claude Code - Nền tảng: Swift 6, SwiftUI, Core ML, PyTorch - Phiên bản: 0.2.1 (20/10/2026) - Chạy trên: macOS 14+, Apple Silicon ## Số liệu - 0,170: DISTS của PixGamma Photo v2 trên ảnh sắc nét (v1: 0,183; càng thấp càng giống ảnh gốc) - 91,1%: chữ trên banner đọc đúng sau khi phóng 4x - 16x: phóng tối đa, chồng lượt 2x và 4x - 6: chế độ AI, gồm Recover bằng diffusion ## Điểm nổi bật - **Ảnh không rời khỏi máy**: Mọi model chạy bằng Core ML trên GPU Apple Silicon: không tài khoản, không máy chủ, không gửi ảnh đi đâu. - **Không bịa chữ**: Apple Vision dò chữ, có tiếng Việt đủ dấu; vùng chữ được đo từ điểm ảnh và dựng lại bằng model trung thực, nét thẳng. - **Model riêng, chấm điểm trước khi dùng**: PixGamma Photo v2 là Photo v1 train thêm với GAN nhẹ cho lông, tóc, vải rõ hơn; vùng chữ vẫn dùng Photo v1 không GAN để không bịa nét. Bản nào thua ở bộ chấm hay ảnh thật đều bị loại. - **Recover bằng diffusion**: SD 1.5 + ControlNet Tile trên Core ML. Apple Vision mô tả ảnh ngay trên máy (vd "vẹt, lông chi tiết") để làm prompt; động vật, tóc, da tự đặt Resemblance 85; ảnh có chữ, bản đồ, sản phẩm có chốt an toàn giữ hình khối. - **Giao diện mới, Sáng và Tối**: Ảnh chiếm cả cửa sổ, dock nhỏ chọn chế độ và tỉ lệ, dải ảnh phía dưới, cột tinh chỉnh thu gọn được. Vừa xem cả ảnh với khung vùng xem trước; 100% và 200% so sánh chia đôi hoặc song song. Xuất từng ảnh hoặc xuất tất cả. - **Cài một lần, tự cập nhật**: File cài DMG, tự cập nhật từ GitHub có kiểm tra SHA-256 và hoàn tác. - **Một app cho nhiều loại ảnh**: Ảnh sản phẩm, chân dung, ảnh gia đình cũ, động vật, phong cảnh, kiến trúc, tranh minh hoạ, ảnh chụp màn hình; Auto tự chọn model cho từng ảnh. - **Cho lập trình viên**: Lệnh pixgamma xử lý cả thư mục và in báo cáo JSON; HTTP API chỉ chạy trên máy để nối vào script, web hay app. ## Phân tích chi tiết ### Bài toán Ảnh cần phóng to có ở khắp nơi: ảnh sản phẩm cho cửa hàng online, ảnh cũ trong album gia đình, ảnh chụp động vật hay phong cảnh cần in khổ lớn, tranh minh hoạ, ảnh chụp màn hình để làm tài liệu. Chúng thường nhỏ, mờ hoặc đã bị nén nhiều lần. Phóng bằng công cụ AI phổ biến hay gặp mấy lỗi quen thuộc: chữ bị vẽ thành ký tự khác, da, lông, vải bị phủ vân giả, màu bị ngả, còn ảnh thì phải tải lên máy chủ của người khác. ### Giải pháp PixGamma là app macOS viết bằng Swift, chạy toàn bộ bằng Core ML trên GPU Apple Silicon: ảnh không rời khỏi máy. Giao diện Sáng và Tối để ảnh chiếm cả cửa sổ: dock nhỏ chọn chế độ, dải ảnh phía dưới, so sánh trước/sau đúng điểm ảnh ở 100% và 200% (chia đôi hoặc song song), xuất từng ảnh hoặc tất cả. Có chế độ **Auto** tự phân tích ảnh để chọn model và độ mạnh, lệnh `pixgamma` để xử lý hàng loạt và HTTP API cục bộ để nối vào script, web hay app khác. #### Dùng cho | Loại ảnh | Chế độ gợi ý | PixGamma làm gì | |---|---|---| | Ảnh sản phẩm, thương mại điện tử | Standard | Giữ đúng chữ trên nhãn, phím, bao bì; chất liệu nhôm, vải, da không bị phủ vân giả | | Chân dung, ảnh nhóm | Standard + khuôn mặt Chân thực | Mắt, tóc, da rõ hơn, giữ nét mặt gốc | | Ảnh gia đình cũ, ảnh scan | Low Resolution | Làm sạch nhiễu hạt và vết nén, giữ tông màu gốc | | Động vật, thiên nhiên | Standard | Lông, ria, lông vũ tách sợi thay vì bệt | | Phong cảnh, kiến trúc, in ấn | Standard, phóng 2x | Đường nét thẳng, mảng chi tiết rõ khi in khổ lớn | | Tranh minh hoạ, anime, đồ hoạ | Art & CGI | Nét sạch, mảng màu phẳng, không thêm hạt | | Ảnh chụp màn hình, giao diện | Auto, phóng 2x | Chữ rõ, giữ dấu tiếng Việt | | Ảnh mờ nặng | Recover | Tái tạo da, tóc, lông bằng diffusion; tự nhận ra nội dung ảnh để chọn prompt và độ bám ảnh gốc | | Lập trình viên, quy trình tự động | CLI, API cục bộ | Xử lý cả thư mục, báo cáo JSON, gọi qua HTTP trên máy | #### Model ảnh chụp riêng **PixGamma Photo v2** là model ảnh mặc định: Photo v1 train tiếp với GAN nhẹ để lông, tóc, hạt vải rõ hơn (DISTS trên ảnh sắc nét 0,170 so với 0,183 của v1). Vùng chữ vẫn chạy Photo v1 không GAN, nên GAN không vẽ nét chữ. **PixGamma Photo v1** là DAT2 fine-tune 15.000 vòng ngay trên Mac, từ model mạnh nhất trong 10 model công khai đã chấm. Dữ liệu CC0 và public domain, ảnh nhỏ làm theo chuỗi thu nhỏ + nén JPEG hai lần như ảnh trên mạng, không dùng GAN để không bịa vân. Trên 40 ảnh không dùng để train: PSNR 30,5 dB (bản gốc 29,0), DISTS 0,165 (0,173), gần như không lệch màu. #### Giữ chữ, kể cả tiếng Việt Apple Vision dò chữ trên ảnh gốc, ảnh phóng 2x và ảnh đã phóng. Vùng chữ được đo cỡ từ điểm ảnh rồi dựng lại bằng model trung thực. Chữ quá nhỏ hoặc quá nhiễu để dựng đúng thì giữ bản phóng thường, không vẽ thành chữ khác. Trên bộ chấm banner chữ Việt và Anh: OCR đọc đúng 91,1%. #### Recover bằng diffusion Realistic Vision 5.1 + ControlNet Tile chạy Core ML, chia ô không đường nối, bộ lấy mẫu DPM++ 2M SDE tự viết, lượt riêng cho mắt. Apple Vision mô tả ảnh ngay trên máy (ví dụ "vẹt, lông chi tiết") để làm prompt; động vật, cây cỏ, chân dung tự đặt Resemblance 85 để lông, tóc theo đúng bố cục ảnh. Ảnh có chữ, bản đồ, sản phẩm có chốt an toàn: giới hạn độ sáng tạo và khoá hình khối. #### Phát hành và cập nhật File cài DMG, tự cập nhật từ GitHub Releases có kiểm tra SHA-256, bundle id và phiên bản, thay app có hoàn tác. Mỗi model chỉ vào app khi thắng bản cũ ở cả bộ chấm lẫn ảnh thật. ### Giới hạn hiện tại - Phóng 4x từ ảnh rất nhỏ (dưới ~500 px) có nhiều tán lá hay hoa văn dày thì chi tiết có thể bệt như tranh vẽ; với ảnh để in, phóng 2x từ ảnh lớn hơn cho kết quả tự nhiên hơn. - Chữ quá nhỏ (cao khoảng 3 px trong ảnh vào) không dựng lại được: PixGamma giữ bản phóng mềm thay vì đoán chữ. Chữ Apple Vision không tìm thấy thì không được bảo vệ riêng. - Phục hồi khuôn mặt giữ nguyên ảnh đen trắng, nâu đỏ, không tự tô màu. - Photo v2 làm lông, tóc rõ hơn v1, nhưng ở 4x từ ảnh nhỏ vẫn chưa tách từng sợi như ảnh gốc: chi tiết đã mất hẳn trong ảnh vào không tạo lại được; độ nét vẫn đang được cải thiện qua từng bản model. > PixGamma dùng miễn phí, phi thương mại, chạy hoàn toàn trên máy. Ảnh mẫu trên trang này lấy từ Wikimedia Commons (CC0 và public domain).