低像素图片的无损放大是一个复杂的问题，因为传统的图像放大方法（如简单的插值算法）往往会引入模糊或失真。然而，随着技术的发展，有一些先进的技术和方法可以尝试在不显著降低图像质量的情况下增加图片的分辨率。
超分辨率技术：超分辨率（Super-Resolution, SR）是一种旨在提高图像分辨率的技术。它通过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，来生成高分辨率的图像。深度学习，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），已经在超分辨率领域取得了显著的成果。例如，SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）是最早的深度学习超分辨率模型之一，它通过三个卷积层来提高图像的分辨率。
插值算法：传统的插值算法，如双线性插值（Bilinear Interpolation）和双三次插值（Bicubic Interpolation），虽然简单，但在某些情况下仍然可以提供可接受的结果。这些方法通过在已知像素点之间进行插值来估计新的像素值，但它们通常会导致图像的模糊或失真。
图像重建技术：图像重建技术，如基于稀疏表示的超分辨率方法，通过将图像表示为一组原子（atoms）的线性组合，来恢复高分辨率图像。这些方法通常需要大量的计算资源，但它们可以在某些情况下提供较好的结果。
迭代优化方法：迭代优化方法，如梯度下降法，通过不断调整图像的像素值来最小化某个目标函数（如均方误差），从而提高图像的分辨率。这些方法通常需要较长的计算时间，但它们可以在某些情况下提供较好的结果。
尽管这些方法在一定程度上可以无损放大图片，但需要注意的是，完全无损的放大是不可能的，因为信息是有限的，增加分辨率意味着在某些方面进行估计和猜测。因此，在实际应用中，通常需要在分辨率和质量之间做出权衡。