把你的旧照片喂给这个AI，它能还你一个高清的惊喜

老家的柜子底，总能翻出一些惊喜。前几天我就扒拉出一个旧相册，里面夹着一张我爷爷奶奶年轻时的合影。照片很小，黑白的，边缘已经泛黄，人脸更是模模糊糊，像蒙了一层雾。说实话，有点可惜，那个年代能留下一张照片不容易，但画质实在对不起这份珍贵。

以前遇到这种情况，要么找个修图师傅花钱处理，要么就只能凑合着看。 [5. 8] 人工修复不仅慢，价格也不便宜。但现在不一样了，你可以把修复照片这件事交给AI。

操作起来很简单，完全不需要懂什么Photoshop。现在有很多在线工具，你只要打开网页，把扫描好的旧照片上传上去，等个几十秒，一张清晰的照片就出来了。 我自己试了几个网站，比如RestorePhotos.io和PicWish，它们大多提供免费试用次数。 整个过程就是“上传、等待、下载”，三步搞定，对电脑小白非常友好。

拿我爷爷奶奶那张照片来说，原图里我爷爷的眼睛几乎和眉毛糊在一起，但修复后，不仅眼睛轮廓清晰了，连眼神里的笑意都能看出来。照片上的划痕和斑点也消失了，就像有人用橡皮擦把岁月的痕迹都抹掉了一样。有些工具甚至还能给黑白照片上色，虽然颜色不一定百分百准确，但那种“让历史重现”的感觉，还是挺奇妙的。

AI到底做了什么？它为什么能“无中生有”？

你可能会好奇，AI是怎么把一张模糊的图变清晰的？它又没见过原图，怎么知道我爷爷的眼睛长什么样？

这和我们人类学习的方式有点像。AI修复照片的核心技术，是“深度学习”。 你可以把它想象成一个超级勤奋的学生，研究了数百万张“损坏的照片”和它们对应的“高清原图”。 通过海量的对比学习，它逐渐掌握了规律。

比如，它看到成千上万张清晰的人脸照片后，就知道了眼睛、鼻子、嘴巴应该有哪些细节和纹理。当它看到一张模糊的人脸时，它不是在“锐化”这张图，而是在“脑补”和“重建”。它会分析图片里的像素，然后根据自己学到的知识，预测出这个地方最有可能是什么样子，再把缺失的细节“画”上去。

目前主流的技术，很多都基于一种叫做“生成对抗网络”（GANs）的模型。 这个名字听起来复杂，但原理很有意思：网络里有两个AI，一个叫“生成器”，另一个叫“判别器”。生成器负责修复图片，尽力把假图片造得更真。判别器则像个挑剔的鉴定师，专门负责找茬，判断这张图是原始的高清图还是生成器伪造的。两个AI就在这样不断地对抗和竞争中，一起进步。最后，生成器造出来的“假图”逼真到连判别器都分不出来，那修复工作就算完成了。

哪种工具更好用？

市面上的AI修复工具很多，它们背后的核心模型也不尽相同。目前比较出名的两个开源模型是GFPGAN和CodeFormer。

• GFPGAN：这个模型修复人脸的效果很自然，倾向于保留人物原有的特征，不会过度美化，看起来更真实。很多在线网站都用了这个技术。
• CodeFormer：它在清晰度和细节方面做得更好，修复后的照片锐度更高。 但是有时候为了追求清晰，可能会让人物看起来和原来有点不太一样，有点“网红脸”的感觉。

很多在线工具都集成了这两种或类似的模型，比如腾讯的ARC实验室就提供了免费的人像修复功能。 你不需要自己去部署这些复杂的模型，直接在网页上用就行。我的建议是，同一张照片可以多试几个不同的工具，看看哪个效果最符合你的预期。因为每个工具的算法侧重点不同，处理同一张照片的结果也会有差异。

AI修复并非万能，有些事它做不到

虽然AI很厉害，但它不是魔法，也有办不到的事情。

首先，如果照片损坏得太严重，比如人脸部分完全缺失了一大块，那AI就很难凭空想象出来。 AI的修复是基于现有信息的“合理推测”，如果连推测的依据都没有，它也无能为力。

其次，AI可能会“好心办坏事”。它在修复人脸时，有时会添加一些原本不存在的细节，比如给没戴眼镜的人P上一副模糊的眼镜轮廓。 这是因为它在庞大的数据库里学到，某个位置出现某种轮廓，很大概率是眼镜。这种“自作主张”有时候会让人哭笑不得。

最后，AI修复的人脸可能会缺少一些“人味儿”。 经过AI处理的照片，皮肤质感有时会过于光滑，像磨了皮一样，反而失去了真实感。 它无法理解照片背后的情感和故事，只是在像素层面进行技术性修复。 对于那些极具历史价值或个人情感意义的照片，如果要求很高，寻求专业人士的手工修复可能还是更好的选择。

总的来说，把旧照片交给AI处理，是一个成本很低，但回报很高的尝试。它让我们有机会用一种更清晰的方式，重新看看那些被时间模糊了的瞬间和面孔。虽然结果不一定百分之百完美，但那种模糊记忆突然变清晰的惊喜，绝对值得你花几分钟去试试。