Il-problema huwa li għandi stampi antiki, ta' kwalità baxxa u bil-bqija ridott, li nixtieq inaġġihom mingħajr ma nitlef id-dettalji oriġinali. Peress li dawn l-istampi huma spiss mhux ċari u bil-dettalji żvijati minħabba r-riżoluzzjoni baxxa tagħhom, huwa sfida li inaġġihom mingħajr ma nitlef kwalità. Dan jinġibed mill-ħtieġa li nuża l-verżjoni mejjeda ta' dawn l-istampi għal skopijiet differenti, bħall-istampar, preżentazzjonijiet jew l-użu fuq websajts, fejn hi meħtieġa riżoluzzjoni għolja. Barra minn hekk, spiss hemm biss verżjoni bil-bqija ridott tal-istampa disponibbli. Għaldaqstant, hemm bżonn soluzzjoni faċli għall-utent li twettaq din il-missjoni b'mod sempliċi u effettiv, biex inaġġixxi stampi żgħar, li jidher li m'għandhomx użu, u b'dan il-mod jottimizzawhom.

AI Image Enlarger toffri s-soluzzjoni perfetta għall-problema. B'approċċ tiegħu avvanzat ta' Machine Learning, l-għodda tanalizza r-ritratt tiegħek b'riżoluzzjoni baxxa, tidentifika l-elementi ewlenin u tħoloq verżjoni ġdida, akbar mingħajr telf ta' dettalljiet jew ċaretezza. Kullma tridu, għall-istampar, preżentazzjonijiet jew websajts, l-għodda toħloq verżjonijiet għoljin tar-riżoluzzjoni minn ritratti antiki tiegħek, b'kwalità baxxa. Anke l-irrelevanzi l-aktar żgħar, dawk li jidhru inutli, jistgħu jiġu ottimizzati u jsiru utili permezz ta' dan il-metodu. Il-proċess huwa anki disinnat biex ikun ħafna faċli għall-utent: ittella' l-immaġni, agħżel l-livell tal-kbarija u l-bqija jagħmlu l-għodda. Għalhekk, AI Image Enlarger hija tnaqqis effettiva għar-ritratti tiegħek b'riżoluzzjoni baxxa.