AI是如何修复老照片的？

人工之梦
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AI 修复老照片的核心技术主要涉及 深度学习 和 计算机视觉，具体来说，它利用 神经网络 来自动填补缺损、增强分辨率、恢复颜色、去除噪点等。以下是 AI 修复老照片的主要步骤：

1. 图像预处理

老照片可能存在 划痕、噪点、撕裂、折痕、颜色褪色 等问题。在修复前，AI 先对图片进行预处理：

  • 去噪：利用 卷积神经网络（CNN）  识别并去除噪点，提高图片质量。
  • 去划痕：使用 掩膜 R-CNN 识别照片中的划痕，并用 图像修复（Inpainting）  技术自动填补损坏区域。
  • 锐化：提高边缘清晰度，使模糊部分更清晰。

2. 超分辨率增强（Super-Resolution）

老照片往往分辨率较低，放大会失真。AI 可以利用 超分辨率重建 技术，将低分辨率图像转换为高清图像：

  • ESRGAN（Enhanced Super-Resolution GAN） ：基于 生成对抗网络（GAN） ，可以将模糊的照片转换为高分辨率图片，细节更加清晰自然。
  • SwinIR：基于 Transformer 的图像超分方法，可以在修复过程中增强纹理细节，使图像更真实。

3. 颜色恢复（Colorization）

老照片一般是黑白的，AI 可通过 颜色迁移 技术进行自动上色：

  • CNN+GAN 结合：使用 DeOldify 这样的 AI 上色模型，结合 神经网络风格迁移，模拟真实色彩。
  • 深度学习数据库匹配：AI 通过学习大量彩色照片的数据，预测黑白照片中每个像素的可能颜色，并自动填充。

4. 面部修复与增强

老照片中的人脸通常模糊，AI 可以利用 面部修复技术 进行增强：

  • GPEN（Generative Facial Prior Network） ：利用 AI 识别人脸的结构，并根据数据生成高清的五官和皮肤细节。
  • GFPGAN（Generative Facial Prior for Blind Face Restoration） ：能自动修复低质量的人脸，填补模糊区域，使五官更自然。
  • StyleGAN2：针对严重损坏的人脸，可以用 GAN 生成新面部特征，让照片看起来更加逼真。

5. 智能填充与缺失部分恢复

如果照片有缺失部分（如缺了一块、撕裂、人物部分丢失等），AI 可以通过 深度学习修复：

  • 基于 CNN 的 Inpainting（图像补全） ：自动填补缺失区域，使其符合整体风格。
  • LaMa（Large Mask Inpainting） ：可修复大面积缺失的照片部分，生成自然合理的内容。

6. 纹理和细节增强

最后，AI 还会对修复后的照片进行 风格匹配 和 纹理增强，确保整体效果自然：

  • 光照修复：调整光影对比，让照片更有层次感。
  • HDR 处理：模拟现代相机的动态范围，使图像更加清晰。
  • 降噪 & 平滑处理：让照片显得更真实，不会有明显的 AI 痕迹。

下面，我们从代码角度来讲解 AI 如何进行老照片修复，并附上相关代码示例。

1. 图像预处理（去噪、去划痕）

老照片通常存在噪点、划痕等问题，我们可以使用 OpenCV 和 深度学习模型 进行处理。

（1）去噪

我们使用 OpenCV 的非局部均值去噪（Non-Local Means Denoising）  进行去噪：

import cv2
import numpy as np

# 读取老照片
image = cv2.imread("old_photo.jpg")

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用非局部均值去噪
denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(gray, None, 30, 7, 21)

# 保存去噪后的照片
cv2.imwrite("denoised_photo.jpg", denoised)

这个方法适用于轻微噪点，但对于严重损坏的照片，我们可以用 深度学习 进行去噪，比如 DnCNN（去噪卷积神经网络） ：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from models import DnCNN  # 预训练的 DnCNN 模型

# 加载预训练的去噪模型
model = DnCNN()
model.load_state_dict(torch.load("dncnn.pth"))
model.eval()

# 读取图片并转换为 Tensor
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
image = Image.open("old_photo.jpg")
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# 进行去噪
with torch.no_grad():
    denoised_tensor = model(image_tensor)

# 转换回图片并保存
denoised_image = transforms.ToPILImage()(denoised_tensor.squeeze(0))
denoised_image.save("denoised_photo.jpg")

（2）去划痕

我们可以用 掩膜 R-CNN（Mask R-CNN）  来检测划痕，并用 图像修复（Inpainting）  进行填补：

from skimage.restoration import inpaint

# 读取图片
image = cv2.imread("old_photo.jpg")
mask = cv2.imread("scratch_mask.jpg", 0)  # 预训练模型生成的划痕掩码

# 进行修复
repaired = inpaint.inpaint_biharmonic(image, mask, multichannel=True)

# 保存修复后的照片
cv2.imwrite("repaired_photo.jpg", repaired)

如果你想用 深度学习自动识别划痕，可以用 U-Net 语义分割模型 训练一个划痕检测网络。

2. 超分辨率增强（Super-Resolution）

老照片通常分辨率低，AI 可以用 超分辨率模型（SRGAN 或 ESRGAN）  来放大并增强细节。

使用 ESRGAN 进行超分辨率增强

from realesrgan import RealESRGAN
from PIL import Image

# 加载 ESRGAN 模型
model = RealESRGAN("RealESRGAN_x4plus.pth")

# 读取图片
image = Image.open("repaired_photo.jpg")

# 进行超分辨率增强
sr_image = model.enhance(image)

# 保存高清照片
sr_image.save("super_resolved_photo.jpg")

3. 颜色恢复（Colorization）

老照片通常是黑白的，我们可以用 AI 进行上色，比如 DeOldify。

import torch
from deoldify.visualize import get_image_colorizer

# 选择渲染模式
colorizer = get_image_colorizer(artistic=True)

# 给黑白照片上色
colorizer.plot_transformed_image("super_resolved_photo.jpg", render_factor=35, display_render_factor=True, figsize=(8,8))

如果你想用 OpenCV 实现自动上色：

import cv2

# 加载 OpenCV 预训练的颜色恢复模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("colorization_deploy_v2.prototxt", "colorization_release_v2.caffemodel")

# 读取黑白照片
bw_image = cv2.imread("super_resolved_photo.jpg")
bw_image = cv2.cvtColor(bw_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bw_image = cv2.cvtColor(bw_image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

# 进行颜色恢复
blob = cv2.dnn.blobFromImage(bw_image, scalefactor=1.0, size=(224, 224), mean=(50, 50, 50))
net.setInput(blob)
output = net.forward()

# 还原彩色图片
colorized_image = (output[0] * 255).astype("uint8")
cv2.imwrite("colorized_photo.jpg", colorized_image)

4. 面部修复

有些照片的人脸可能模糊，我们可以用 GFPGAN（Generative Facial Prior for Blind Face Restoration）  来增强面部细节：

from gfpgan import GFPGAN

# 加载 GFPGAN 模型
model = GFPGAN("GFPGAN.pth")

# 读取图片
image = Image.open("colorized_photo.jpg")

# 进行面部修复
restored_image = model.enhance(image)

# 保存修复后的照片
restored_image.save("face_restored_photo.jpg")

5. 智能填充（修复缺失部分）

如果老照片有部分缺失，我们可以用 LaMa（Large Mask Inpainting）  进行智能填补：

from lama import LaMa

# 加载 LaMa 模型
model = LaMa("lama.pth")

# 读取图片
image = Image.open("face_restored_photo.jpg")

# 进行智能填充
inpainted_image = model.inpaint(image)

# 保存最终修复的照片
inpainted_image.save("final_restored_photo.jpg")

6. 最终处理（锐化 + 降噪）

我们可以用 OpenCV 进行最后的优化：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
image = cv2.imread("final_restored_photo.jpg")

# 使用锐化滤波器
sharpen_kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]])
sharpened = cv2.filter2D(image, -1, sharpen_kernel)

# 保存最终高清照片
cv2.imwrite("sharp_final_photo.jpg", sharpened)

总结

✅ 去噪（DnCNN）
✅ 去划痕（Mask R-CNN）
✅ 超分辨率增强（ESRGAN）
✅ 自动上色（DeOldify）
✅ 面部修复（GFPGAN）
✅ 智能填补（LaMa）
✅ 最终锐化优化（OpenCV）

最终的 sharp_final_photo.jpg 就是 高清、彩色、清晰的 AI 修复版老照片！📸✨

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