＊この記事は、ソフトウェアメーカーからの依頼により執筆している。
＊内容は、ファイル修復＆画質向上ツール 4DDiG File Repair を実際に私（サバ）が使用しての紹介記事となっている。
4DDiG File Repair の概要
4DDiG File Repair は、AI技術を用いたファイル修復＆画質向上ツールで、破損した動画・画像・音声ファイルの修復や、白黒写真のカラー化等に対応している。
無料版と有料版（プロ版）の違い
4DDiG File Repair には、無料版と有料版（プロ版）があり、無料版では破損した動画/写真/音声/ファイルを修復できるようだがプレビューのみという事で、あくまでもお試し版ということのようだ。
有料版（プロ版）では当然すべての機能が使用できる ⬇️
このレビュー記事では「解像度の低い画像を綺麗に」というキーワードで書いていく。
上記の表の中のでいうと、赤枠で囲った「写真高画質化とカラー化」の機能を使うことになる。
そのため、この記事では有料版（プロ版）を使用してのレビューとなる。
★ 有料版（プロ版）にも、月間ライセンス・年間更新ライセンス・永久ライセンスと、3種類があり、価格は2025年6月現在、税込みで 5,980円～12,980円ということだ
★ 別ソフトになるが Mac版も有り
使用したPCのスペック
今回使用したPCのスペック ⬇️
型番 ：MINISFORUM UM773 Lite
メモリ：32GB（DDR5-4800）
OS ：Windows11 Home
（他の記事で書いているように、このPCにはたまにブルースクリーンが現れることがあるが、私の持っている中では最速のCPUを積んでいる）
4DDiG File Repairのダウンロードとインストール
4DDiG File Repairのダウンロードは製品ページから ⬇️
無料ダウンロードか、製品版を購入するかをしてからインストールし、ライセンスキーを入力する。特に難しいことはない。
登録が完了。基本的には3ステップで修復等ができるということで、操作は非常に簡単だ ⬇️
4DDiG File Repair のアイコンはこれ ⬇️
古い写真を高画質化する
4DDiG File Repairは非常に多機能なソフトで、破損した動画・画像・音声ファイルの修復や、白黒写真のカラー化等に対応している。
私の手元には破損した動画や音声ファイルなどほとんど無い。
4DDiG File Repairの機能の中で有効に試すことができるのは、「写真高画質化とカラー化」あたりだろうということで、この記事は「解像度の低い画像を綺麗に」というキーワードで書いている。
手元にある古い写真
実際に私の手元にある古い写真データとして、下記の３種類を使ってみた。
・1992年に撮ったネガフィルムを、15年ほど前にフィルムスキャナーで取り込みデジタルデータ化したもの
（フィルムスキャナーで取り込んだので、解像度は 2592x1680 とまあまあ高いが画質はかなり悪い）
・1999年に古いデジカメで撮った写真。解像度は 640x480 とかなり低解像度
・2003年に古いデジカメで撮った写真。解像度は 984x696 とこちらも低解像度
この古い画像を使って、高解像度化・高画質化がどの程度できるかを試してみた。
解像度は 2592x1680 とまあまあ高いが、画質は悪い写真の高画質化
ネガからフィルムスキャナーで取り込んだので、解像度は 2592x1680 とまあまあ高いが、画質は悪い写真を高解像度・高画質化してみる。
4DDiG File Repairを起動し、左のメニューで「AI高画質化」を選ぶ ⬇️
⚠️ 上の「ファイルの修復」のまま、右上の「写真修復」を選ぶと、
「開かない、半分に切れているなどの破損した画像を素早く修復する」という操作になってしまい、画像の高画質化はできないので注意。
（私は最初こちらで試して、一向に高画質化しなかったので、危うくこのソフトの評価を間違えるところだった）
「AI高画質化」のメニューに入り、右の「写真高画質化」を選ぶ ⬇️
非常にシンプルな画面になるが、中央部分に高画質化したい写真をドラッグすればよい ⬇️
先ほど書いたように、解像度は 2592x1680 とまあまあ高いが、画質は悪い写真をドラッグした。
右に「AIモデル」等の選択肢がある。
ここでは「一般モデル」「X4」「画質優先」を選んでみた。
下の「今すぐ高画質化」をクリック ⬇️
写真にもよるだろうし、CPUの性能やメモリ量によってもかなり変わってくるだろうが、私のPCでは2分程度でプレビューを見ることができた。
★ 左がオリジナル、右が高画質化ファイル ⬇️
期待通りでなければ、右のメニューを変えてみればよいだろう。
このままで良ければ、下の「エクスポート」をクリックして高画質化されたファイルを書き出す。ここでやはり2分程の時間がかかった。
Windows11標準の「フォト」アプリで、オリジナルと高画質化されたファイルを比較してみる。
★ 左がオリジナル、右が高画質化ファイル ⬇️
ブログに載せるために本来の解像度ではなくなっているが、よく見るとはっきりと違いは分かる。
中央のカモメの羽根の部分を拡大してみる。
★ 左がオリジナル、右が高画質化ファイル ⬇️
必要ならば、もっと拡大して見てほしいが、かなり解像度が上がりクリアになっているのが分かると思う。
解像度は 640x480 とかなり低解像度の花の写真の高解像度化・高画質化
古いデジカメで撮った写真。解像度は 640x480 とかなり低解像度の花の写真を高解像度化・高画質化してみよう。
操作は同じく「一般モデル」「X4」「画質優先」を選んで、下の「今すぐ高画質化」をクリック。
プレビューが見られるまでの時間は、なんと15秒。エクスポートの時間も14秒だった。⬇️
拡大してみると、明らかに高画質化しているのが分かる。
★ 左がオリジナル、右が高画質化ファイル ⬇️
花は、高画質化がかなり分かりやすいようだ。
他の例を示す。
★ 左がオリジナル、右が高画質化ファイル ⬇️
単に高解像度化するだけなら、画像は荒くなってしまうはずだが、きっちりとAIによって補正されてディテイルが高画質化されているのが分かると思う。
解像度は 640x480 とかなり低解像度の人物（顔）の高解像度化・高画質化
古いデジカメで撮った写真。解像度は 640x480 とかなり低解像度の人物写真を高解像度化・高画質化してみよう。
今度は人物なので「顔専用モデル」を使ってみる。「X4」「画質優先」については同じ。
下の「今すぐ高画質化」をクリック。
プレビューが見られるまでの時間は19秒。エクスポートの時間は17秒だった。 ⬇️
顔の部分やＴシャツの文字の部分など明らかにクリアになっているようだ ⬇️
顔を中心に拡大してみると、輪郭や皮膚の質感など大幅に高画質化しているのが分かる。
★ 左がオリジナル、右が高画質化ファイル ⬇️
解像度は 984x696 と低解像度の写真をノイズ除去し高解像度化・高画質化
次に、古いデジカメで撮った写真。解像度は 984x696 とこちらも低解像度で、文字が中心の画像でノイズ除去を行ってみた。
操作は同じく「ノイズ除去モデル」を選択.
プレビューが見られるまでの時間は15秒。エクスポートの時間は13秒だった。⬇️
拡大してみると、明らかに高画質化し、文字がはっきりと読める。
★ 左がオリジナル、右が高画質化ファイル ⬇️
こちらも同じく、文字の鮮明さが違う ⬇️
CPUの性能と処理時間
今回は記事を書くにあたっては、前述のように CPUとして AMD Ryzen7 7735HS（8コア/16スレッド）CPUと32GBのメモリを積んだPCを使った。
参考までに、5年以上前の intel Core i5-8500T（6コア/6スレッド) CPUと16GBメモリを積んだPCでもプレビューまでの時間を計測してみたところ、ファイルや高画質化のモデルの選択にもよるが、およそ3倍から5倍の時間を要した。
やはりこのようなソフトウェアを使う場合には、速いCPUと潤沢なメモリがあれば当然快適だろうという予想通りの結果となった。
1,2枚の写真程度ならともかく、多数の写真や動画などを高画質化したいと思ったら、高性能のPCは欲しくなるところだろう。
まとめ
以前からテレビで刑事ドラマなどを見ている時に、主人公が防犯カメラの映像を見ながら「もっと拡大して！」などと言っている場面をよく目にした。
そのたびに「解像度だけ上げても、荒い画像になるだけだろ！」とずっと思ってきたものだ。
しかし、今回この 4DDiG File Repairを使ってみて、解像度を上げつつ高画質化も可能になるのだということが実感された。
古い写真などを持っていて画質に不満がある人は、この 4DDiG File Repairのようなソフトを使ってみることをおすすめしたい。
花・人物（顔）・読めなかった文字など、今回の画像の高画質化に、私としてはかなり驚いたというのが実感だ。
昨年あたりから、生成AIが作ったあたかも写真のような画像を多々目にするようになってきた。
この 4DDiG File Repairのようなソフトウェアを使ってみることで、AIを使って古い写真を高画質化するなど実用的な利便性も享受しながら、新しい時代の流れも強く感じる事ができるのではないだろうか。
★「低解像度の画像を高解像度に変換する方法」について、Photoshop、4DDiG File Repair、無料のオンラインツールなどを紹介している関連記事へのリンクを載せておくので必要ならば参考にしてほしい ⬇️
