🔍 AI Image Enhancer 4K — Real-ESRGAN Upscale + GFPGAN Face Restoration

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Upscale any image to 4K resolution with AI super-resolution and face restoration. Powered by Real-ESRGAN x4 for sharp, artifact-free upscaling and GFPGAN for dramatic face recovery. Feed one image or a batch — get back crisp landscape (16:9) and portrait (9:16) outputs cropped losslessly from a single 4K render. No GPU, no setup, no install.

✨ Features

• 🔍 4x AI upscaling — Real-ESRGAN x4 super-resolution to sharp 4K (3840x2160) or 1080p (1920x1080)
• 👤 Face restoration — GFPGAN dramatically improves faces in portraits, group photos, and old/blurry images
• 🖼️ Dual aspect output — Landscape (16:9) and portrait (9:16) from one image, lossless crops from the same 4K render. Also 16:9, 9:16, or 1:1
• 📦 Batch mode — Up to 20 images in a single run; PNG, JPEG, and WebP input
• ⚡ Zero-setup GPU — Runs on a HuggingFace ZeroGPU Space; no local GPU or model download. Optional HF token for a faster, authenticated queue
• 🛡️ Smart failure handling — Recoverable issues (missing input, sleeping Space) emit a diagnostic Setup Guide instead of failing, and never charge you

📥 Input

Parameter	Type	Default	Description
imageUrl	string	—	URL of a single image (PNG, JPEG, WebP). Use this or imageUrls
imageUrls	string[]	—	Multiple image URLs in one run (max 20)
upscale	boolean	true	Apply Real-ESRGAN 4x super-resolution upscaling
faceEnhance	boolean	true	Apply GFPGAN AI face enhancement
outputAspect	string	"both"	Output: both (16:9 + 9:16), 16:9, 9:16, or 1:1
outputResolution	string	"4K"	4K (3840x2160) or 1080p (1920x1080)
huggingfaceToken	string (secret)	—	Optional HF token for a faster GPU queue (get one free)

At least one of imageUrl or imageUrls is required.

Input Example

{
  "imageUrls": ["https://example.com/photo1.jpg", "https://example.com/photo2.png"],
  "outputAspect": "both",
  "outputResolution": "4K"
}

📤 Output

Each image produces one dataset record; the enhanced WebP files are saved to the run's Key-Value Store and linked via public URLs.

Field	Description
sourceUrl	The original image URL provided
imageNumber	Sequence number within the run
upscale / faceEnhance	Whether 4x upscaling / GFPGAN face enhancement was applied (boolean)
outputAspect / outputResolution	Aspect mode (both/16:9/9:16/1:1) and resolution (4K/1080p)
model / provider	"Real-ESRGAN x4 + GFPGAN" / "HuggingFace Space (ZeroGPU)"
landscapeUrl / landscapeKey / landscapeSizeKB	Public URL, KV Store key, and size (KB) of the landscape (16:9) WebP
portraitUrl / portraitKey / portraitSizeKB	Public URL, KV Store key, and size (KB) of the portrait (9:16) WebP
processingLog	Diagnostic log returned by the enhancement model
ppeCharged / ppeReason	Whether billed, and reason (owner, trial, or paid)
generatedAt	ISO 8601 timestamp
error	Present only when an individual image failed

Output Example

{
  "sourceUrl": "https://example.com/photo1.jpg",
  "outputResolution": "4K",
  "landscapeUrl": ".../records/enhanced-landscape.webp",
  "portraitUrl": ".../records/enhanced-portrait.webp",
  "ppeCharged": true,
  "ppeReason": "paid"
}

💡 The enhanced WebP files live in the run's Key-Value Store — open landscapeUrl / portraitUrl, or the KV Store tab.

📋 Use Cases

• E-commerce product shots — Upscale supplier thumbnails into crisp 4K listing images
• Social media assets — Matching landscape + portrait crops for feed, stories, and reels from one source
• Portrait & headshot cleanup — Restore faces in compressed, low-res, or older photos with GFPGAN
• Marketing & archive — High-resolution hero images from small source files; restore blurry/pixelated photos
• Batch pipelines — Up to 20 images per run inside an automated content workflow

❓ FAQ

Q: What does this actor actually do? A: It enhances images — each source is downloaded, upscaled 4x with Real-ESRGAN, optionally face-restored with GFPGAN, then cropped to your chosen aspect ratio(s) at 4K or 1080p, and saved as WebP in the Key-Value Store.

Q: Why does the output give me two images? A: With outputAspect: "both" (default), it crops both a landscape (16:9) and a portrait (9:16) from the same 4K render — zero quality loss. Set 16:9, 9:16, or 1:1 for a single output.

Q: Do I need a GPU, an install, or a HuggingFace token? A: No GPU or install — enhancement runs on a HuggingFace ZeroGPU Space. A huggingfaceToken is optional but recommended for a faster, authenticated queue (get one free).

Q: What formats and how many images are supported? A: PNG, JPEG, and WebP source images (outputs always WebP), up to 20 images per run via imageUrls.

Q: A run "succeeded" but I got a diagnostic message instead of images — why? A: For recoverable problems (no URL provided, sleeping Space, exhausted ZeroGPU quota) the actor returns a Setup Guide and exits successfully without charging you. Follow the remediations (often: add a HF token or retry shortly) and run again. Your first run is always free.

💰 Pricing

This actor uses Pay-Per-Event (PPE) pricing. New users get a free trial run, and you are never charged for a run that produces no output (billing happens before GPU work). See the current per-image price on the Apify Store: 👉 https://apify.com/viralanalyzer/review-analyzer-image-generator

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📝 Changelog

v2.0.0 (Current) — 2026-04-05

• ✅ Real-ESRGAN x4 upscaling (4K / 1080p) + GFPGAN face restoration
• ✅ Dual aspect output (16:9 + 9:16) from a single 4K render; batch up to 20 images/run
• ✅ HuggingFace ZeroGPU backend with sleep/wake-up retries; optional HF token
• ✅ Pre-charge before GPU + per-user free trial run + owner-skip on PPE billing
• ✅ Recoverable-failure Setup Guide (no charge, no maintenance flag)

---

🔍 AI Image Enhancer 4K — Upscale Real-ESRGAN + Restauração de Rostos GFPGAN

🇺🇸 English | 🇧🇷 Português

Faça upscale de qualquer imagem para resolução 4K com super-resolução por IA e restauração de rostos. Usa Real-ESRGAN x4 para upscaling nítido e sem artefatos e GFPGAN para recuperar a qualidade dos rostos. Envie uma imagem ou um lote — receba versões paisagem (16:9) e retrato (9:16) recortadas sem perda de qualidade de um único render 4K. Sem GPU, sem configuração, sem instalação.

✨ Funcionalidades

• 🔍 Upscaling 4x por IA — Super-resolução Real-ESRGAN x4 para 4K nítido (3840x2160) ou 1080p (1920x1080)
• 👤 Restauração de rostos — GFPGAN melhora drasticamente rostos em retratos, fotos em grupo e imagens antigas/borradas
• 🖼️ Saída em dois formatos — Paisagem (16:9) e retrato (9:16) de uma só imagem, recortes sem perda do mesmo render 4K. Também 16:9, 9:16 ou 1:1
• 📦 Modo em lote — Até 20 imagens em uma única execução; entrada PNG, JPEG e WebP
• ⚡ GPU sem configuração — Roda em um Space HuggingFace ZeroGPU; sem GPU local nem download de modelo. Token HF opcional para uma fila mais rápida e autenticada
• 🛡️ Tratamento inteligente de falhas — Problemas recuperáveis (entrada faltando, Space dormindo) geram um Guia de Configuração de diagnóstico em vez de falhar, e nunca cobram você

📥 Entrada

Parâmetro	Tipo	Padrão	Descrição
imageUrl	string	—	URL de uma única imagem (PNG, JPEG, WebP). Use esta ou imageUrls
imageUrls	string[]	—	Várias URLs de imagens em uma execução (máx 20)
upscale	boolean	true	Aplica super-resolução Real-ESRGAN 4x
faceEnhance	boolean	true	Aplica melhoria de rostos GFPGAN
outputAspect	string	"both"	Saída: both (16:9 + 9:16), 16:9, 9:16 ou 1:1
outputResolution	string	"4K"	4K (3840x2160) ou 1080p (1920x1080)
huggingfaceToken	string (secreto)	—	Token HF opcional para fila de GPU mais rápida (obtenha um grátis)

Pelo menos um entre imageUrl ou imageUrls é obrigatório.

Exemplo de Entrada

{
  "imageUrls": ["https://example.com/foto1.jpg", "https://example.com/foto2.png"],
  "outputAspect": "both",
  "outputResolution": "4K"
}

📤 Saída

Cada imagem produz um registro no dataset; os arquivos WebP melhorados são salvos no Key-Value Store da execução e referenciados por URLs públicas.

Campo	Descrição
sourceUrl	A URL original da imagem fornecida
imageNumber	Número de sequência dentro da execução
upscale / faceEnhance	Se o upscaling 4x / a melhoria de rostos GFPGAN foi aplicado (boolean)
outputAspect / outputResolution	Proporção (both/16:9/9:16/1:1) e resolução (4K/1080p)
model / provider	"Real-ESRGAN x4 + GFPGAN" / "HuggingFace Space (ZeroGPU)"
landscapeUrl / landscapeKey / landscapeSizeKB	URL pública, chave KV Store e tamanho (KB) do WebP paisagem (16:9)
portraitUrl / portraitKey / portraitSizeKB	URL pública, chave KV Store e tamanho (KB) do WebP retrato (9:16)
processingLog	Log de diagnóstico retornado pelo modelo de melhoria
ppeCharged / ppeReason	Se foi cobrada, e o motivo (owner, trial ou paid)
generatedAt	Timestamp ISO 8601
error	Presente apenas quando uma imagem individual falha

Exemplo de Saída

{
  "sourceUrl": "https://example.com/foto1.jpg",
  "outputResolution": "4K",
  "landscapeUrl": ".../records/enhanced-landscape.webp",
  "portraitUrl": ".../records/enhanced-portrait.webp",
  "ppeCharged": true,
  "ppeReason": "paid"
}

💡 Os arquivos WebP melhorados ficam no Key-Value Store da execução — abra landscapeUrl / portraitUrl, ou a aba KV Store.

📋 Casos de Uso

• Fotos de produtos e-commerce — Upscale de miniaturas de fornecedores para imagens 4K nítidas de anúncio
• Conteúdo para redes sociais — Recortes paisagem + retrato combinados para feed, stories e reels a partir de uma origem
• Limpeza de retratos e headshots — Restaure rostos em fotos comprimidas, de baixa resolução ou antigas com GFPGAN
• Marketing e acervo — Imagens hero de alta resolução de arquivos pequenos; restaure fotos borradas/pixeladas
• Pipelines em lote — Até 20 imagens por execução em um fluxo de conteúdo automatizado

❓ Perguntas Frequentes

P: O que este actor realmente faz? R: Ele melhora imagens — cada origem é baixada, sofre upscale 4x com Real-ESRGAN, é opcionalmente restaurada nos rostos com GFPGAN e recortada para a(s) proporção(ões) escolhida(s) em 4K ou 1080p, e salva como WebP no Key-Value Store.

P: Por que a saída me dá duas imagens? R: Com outputAspect: "both" (padrão), recorta uma paisagem (16:9) e uma retrato (9:16) do mesmo render 4K — sem perda de qualidade. Use 16:9, 9:16 ou 1:1 para uma única saída.

P: Preciso de GPU, instalação ou token HuggingFace? R: Sem GPU nem instalação — a melhoria roda em um Space HuggingFace ZeroGPU. Um huggingfaceToken é opcional, mas recomendado para uma fila mais rápida e autenticada (obtenha um grátis).

P: Quais formatos e quantas imagens são suportados? R: Imagens de origem PNG, JPEG e WebP (saídas sempre WebP), até 20 imagens por execução via imageUrls.

P: Uma execução "succeeded" mas recebi uma mensagem de diagnóstico — por quê? R: Para problemas recuperáveis (nenhuma URL fornecida, Space dormindo, cota ZeroGPU esgotada) o actor retorna um Guia de Configuração e termina com sucesso sem cobrar você. Siga as soluções (geralmente: adicionar um token HF ou tentar novamente em breve) e rode de novo. A primeira execução é sempre grátis.

💰 Preços

Este actor usa precificação Pay-Per-Event (PPE). Novos usuários ganham uma execução de teste grátis, e você nunca é cobrado por uma execução sem saída (a cobrança acontece antes do trabalho de GPU). Veja o preço atual por imagem na página do Apify Store: 👉 https://apify.com/viralanalyzer/review-analyzer-image-generator

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📝 Changelog

v2.0.0 (Atual) — 2026-04-05

• ✅ Upscaling Real-ESRGAN x4 (4K / 1080p) + restauração de rostos GFPGAN
• ✅ Saída em dois formatos (16:9 + 9:16) de um único render 4K; lote de até 20 imagens/execução
• ✅ Backend HuggingFace ZeroGPU com retries de sleep/wake-up; token HF opcional
• ✅ Pré-cobrança antes da GPU + execução de teste grátis por usuário + owner-skip na cobrança PPE
• ✅ Guia de Configuração para falhas recuperáveis (sem cobrança, sem flag de manutenção)