chaiNNer
Application de bureau basée sur des nœuds qui enchaîne des tâches d'image telles que l'upscaling par IA, en utilisant des modèles PyTorch, NCNN, ONNX ou TensorRT.
Connectez des nœuds pour upscaler, traiter par lots et éditer des images ou des vidéos avec des modèles de réseaux de neurones.
chaiNNer est une application de traitement d'images basée sur des nœuds qui a débuté comme un outil d'upscaling par IA. Elle convient aux photographes, restaurateurs et artistes de modding de jeux qui souhaitent enchaîner l'upscaling, la suppression d'arrière-plan et d'autres étapes dans des graphes reproductibles sur leur propre ordinateur.
Qu'est-ce que c'est
Vous glissez des nœuds dans un éditeur, connectez des poignées à code couleur et appuyez sur exécuter. L'application charge des modèles d'upscaling via PyTorch (via le paquet Spandrel), NCNN, ONNX et TensorRT, et dispose de nœuds Charger des images et Charger une vidéo pour le travail par lots. Elle intègre son propre Python isolé, vous n'avez donc pas besoin d'en configurer un.
Pour qui
Idéal pour les personnes qui font de l'upscaling ou restaurent de nombreuses images avec des modèles de la communauté et qui aiment les pipelines visuels. Si vous avez seulement besoin d'un agrandissement ponctuel, une application d'upscaling simple est plus adaptée, et vous devez d'abord installer un framework de réseau de neurones via le gestionnaire de dépendances.
Fonctionnalités clés
Éditeur de graphe de nœuds
Glissez des nœuds, connectez des poignées typées et exécutez la chaîne avec le bouton vert.
Quatre backends d'inférence
PyTorch, NCNN, ONNX et TensorRT, TensorRT étant noté comme le plus rapide sur les modèles Nvidia pris en charge.
Traitement par lots d'images et de vidéos
Les nœuds Charger des images et Charger une vidéo traitent les dossiers et les clips, bien que vous ne puissiez pas combiner deux nœuds de lots dans une seule chaîne.
Python intégré
chaiNNer télécharge sa propre version Python isolée et installe les dépendances à partir d'un gestionnaire intégré à l'application.
Nœuds de suppression d'arrière-plan
Les modèles de suppression d'arrière-plan ONNX tels que u2net et isnet sont pris en charge.
Large prise en charge des GPU
Nvidia, AMD via ROCm ou NCNN, Apple Silicon via MPS, Intel via NCNN et solution de repli CPU.
Opérationnel en 3 étapes
Notre verdict honnête
Ses atouts
- Des installeurs existent pour Windows, macOS et Linux, et le README indique que vous n'avez pas besoin d'installer Python.
- Les chaînes sont réutilisables, de sorte qu'un seul graphe peut traiter un dossier entier de la même manière à chaque fois.
- Il lit de nombreuses architectures de super-résolution de la communauté via Spandrel, avec OpenModelDB répertorié comme source de modèles.
- Fonctionne sur les GPU AMD, Intel et Apple ainsi que Nvidia, ce que de nombreux outils d'imagerie par IA ne font pas.
Ses limites
- Vous devez installer au moins un framework de réseau de neurones via le gestionnaire de dépendances avant un premier upscaling, et ces paquets sont volumineux.
- La licence est GPL-3.0, ce qui importe si vous souhaitez intégrer chaiNNer dans un logiciel propriétaire.
- Les notes de compatibilité du README répertorient des particularités : certains utilisateurs de NCNN avec des GPU non-Nvidia voient une sortie entièrement noire, et ONNX utilise uniquement le CPU sur Apple Silicon.
- Les graphes de nœuds ont une courbe d'apprentissage, et le README admet que l'interface peut sembler intimidante au début.
Tarifs & licence
chaiNNer est sous GPL-3.0 et gratuit à télécharger et à utiliser. Le README indique une page Ko-fi pour les dons et aucun plan payant. Vos seuls coûts sont l'ordinateur et le GPU que vous utilisez.
Missions pour francophones
870 missions ouvertes à distance en entraînement d’IA, mises à jour le 14 novembre 2026 ; la plupart paient $20–$170 de l’heure. 8 d’entre elles demandent des francophones. Zekai les liste gratuitement ; la candidature se fait sur la plateforme de l’employeur.
Alternatives
Ces outils IA évalués font le même travail instantanément — depuis notre annuaire noté.
Utilisez-le, ou laissez-nous l'installer
FAQ
Dois-je installer Python ?
Non. Le README indique que chaiNNer télécharge une version Python isolée et intégrée au démarrage. Vous pouvez passer au Python de votre système (3.10 ou version ultérieure) si vous préférez.
Quels GPU fonctionnent ?
Nvidia via PyTorch, ONNX et TensorRT ; AMD via ROCm sur Linux ou NCNN ; Apple Silicon via MPS ; Intel via NCNN ; et le CPU en solution de repli.
Peut-il traiter des vidéos ?
Oui, avec le nœud Charger une vidéo, mais vous ne pouvez pas le combiner avec Charger des images ou tout autre nœud d'itération par lots dans une seule chaîne.
