AI 无损放大技术主要通过深度学习算法、多轮迭代优化以及智能降噪等方法来保持图片细节不失真，具体如下：

利用深度学习模型：常见的有超分辨率生成对抗网络（SRGAN）等，这些模型通过学习大量高分辨率和低分辨率图像对，能够掌握两者之间的映射关系。在放大图片时，AI 并非只是简单地对像素进行插值，而是依据学习到的规律，预测并生成缺失的细节，从而使放大后的图片保持清晰，尽量还原真实细节。

采用卷积神经网络（CNN）：CNN 可以自动提取图像的特征，通过对大量图像数据的训练，它能够识别出图像中的边缘、纹理、图案等关键特征信息。在图片放大过程中，CNN 根据这些提取的特征来生成新的像素，使得放大后的图像能够保留原始图像的特征，避免细节丢失。

多轮重复迭代处理：如 Stable Diffusion 等工具，会将原始低分辨率图像通过迭代算法进行多轮放大。每一轮迭代都会使图像分辨率成倍增加，逐步达到目标分辨率。这种循序渐进的方式让 AI 有更多机会对细节进行优化和调整，减少因一次性大幅放大而导致的失真。

智能降噪与细节增强：随着图片分辨率提升，可能会产生噪声或细节模糊问题。AI 无损放大技术通常会结合附加插件或算法来处理这些情况，通过复杂的图像处理技术，识别并消除噪声，同时增强图像的细节，使画面更加自然清晰。

合理选择放大倍数：AI 无损放大技术虽能保持细节，但过度放大仍会导致失真。一般建议将放大倍数控制在 2-4 倍范围内，通过多次适度放大来达到目标尺寸，这样可有效减少细节损失，保证图片质量。