有料ツール（Topaz等）は高品質だけど高価、無料Webツールは品質や制限が物足りない…。
本記事は完全無料の研究ベース実装 SwinIR-x4 を公式コードで動かし、Topaz Labs AIと同一画像・同倍率で比較して「無料でも有料級」を実画像で証明します。。
※公式・参考リンクは**記事末（13章）**に集約。

作業フォルダを用意 (作業パスは汎用的に `C:\AI\SwinIR` を採用)

cd /d C:\
mkdir AI
cd AI
mkdir SwinIR
cd SwinIR

図解メモ：エクスプローラーで C:\AI\SwinIR が見えていればOK。

Python & 仮想環境（venv）

py -3.13 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
python --version

PowerShell派（初回のみ一時許可が必要な場合あり）：

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

図解メモ：プロンプト先頭に (.venv) が付けば有効化成功。

PyTorch を入れる（GPU/CPU）

GPU（CUDA 12.8対応。RTX 50系などはこれ推奨）

py -m pip install --upgrade pip
py -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

CPUのみ（遅いが確実）

py -m pip install --upgrade pip
py -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

確認

python -c "import torch;print('torch:',torch.__version__,'cuda:',torch.version.cuda,'avail:',torch.cuda.is_available())"

メモ：avail: True が理想。False時はGPU割り当て/ドライバが原因のことが多い（詳細は有料セクション「トラブル即解」参照）。

SwinIR 公式コードを取得（ZIP展開）

cd /d C:\AI\SwinIR
curl -L -o SwinIR.zip https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/archive/refs/heads/main.zip
powershell -NoP -Command "Expand-Archive -Path 'SwinIR.zip' -DestinationPath '.' -Force"
for /d %G in (SwinIR-*) do ren "%G" "SwinIR"
cd SwinIR
dir main_test_swinir.py

図解メモ：ここで main_test_swinir.py が見えればOK。

学習済みモデル（Real-World x4 Large）を保存

mkdir model_zoo\swinir
curl -L -o model_zoo\swinir\003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth ^
https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/releases/download/v0.0/003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth

依存パッケージ＆入力フォルダ

py -m pip install numpy opencv-python tqdm requests timm einops
mkdir input

図解メモ：処理したいJPG/PNGを C:\AI\SwinIR\SwinIR\input に入れる。

実行コマンド（まずはこれだけ）

cd /d C:\AI\SwinIR\SwinIR
py main_test_swinir.py --task real_sr --scale 4 --large_model ^
  --model_path ".\model_zoo\swinir\003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth" ^
  --folder_lq ".\input" --tile 320 --tile_overlap 16

出力は .\results\... に自動保存。
OOMで落ちたら --tile 256、継ぎ目が気になれば --tile_overlap 24〜32。

図解メモ：処理完了メッセージと保存先パスがログ末尾に出ます。

Topaz Labs AI image upscalerとの比較

Topaz Labs AI image upscaler

SwinIR（本記事の手順で出力）

Topazは加工強めな仕上がり、SwinIRはナチュラルな仕上がりの印象。
ここまで無料

ここから有料コンテンツ
「無料で1枚は出せた」——次は量産・安定・見せ方まで一気に整えます。
この先では、試行錯誤を省き、作業時間を数十分→数分に縮める実務パックを配布。
含まれる内容
VRAM/解像度別“安全タイル表”（8/12/24GB × 4K/8K/縦長）：落とさず速い設定がひと目で分かる
一括処理バッチ（x4）＋等倍トリミング比較の自動生成：フォルダまるごと＆比較画像をワンコマンドで
トラブル即解マトリクス：RTX50系の+cu128/ドライバ/WDDM/省電力/nvcuda.dllチェックまで“原因→対処”を1枚で
品質プリセット（最高画質／高速安定／大判）＋画質チェック項目（肌・髪・文字・直線・布地）
運用Tips：EXIF/ICCの扱い、PNG/JPEGの最終書き出し指針、失敗が出やすいケースの回避策
更新＆補足：環境アップデート時の追従メモ、簡易Q&A
得られる成果
クラッシュや継ぎ目ムラの再発を激減
手作業からフォルダ一括へ（実務の時短）
比較画像づくりが自動化、記事や納品の“見せ方”が整う
再現性の高い品質でクライアント/販売先にそのまま出せる
有料セクション：¥980
ここから、すぐ使えるコマンドとテンプレートを配布します。