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AI 图像修复 Skill 推荐:老照片恢复与画质增强的完整工作流

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AI 图像修复工具可以显著提升老照片和模糊图像的画质,本文推荐 GitHub 上最实用的修复 Skill 和完整工作流。

最近研究了 GitHub 上最流行的 AI 图像修复工具,整理了一份完整的 Skill 推荐清单:

## 1. GFPGAN - 人脸修复 GitHub: https://github.com/TencentARC/GFPGAN Star: 32K+ 功能:老照片人脸修复、模糊人脸增强 效果:将模糊的人脸恢复到高清级别

## 2. Real-ESRGAN - 图像超分辨率 GitHub: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN Star: 20K+ 功能:通用图像超分辨率、去噪、去模糊 效果:4 倍放大,细节清晰

## 3. Lama-Cleaner - 物体消除 GitHub: https://github.com/Sanster/lama-cleaner Star: 20K+ 功能:智能移除照片中的不需要的物体 效果:自然填充,看不出痕迹

## 4. Upscayl - 免费 AI 图片放大 GitHub: https://github.com/upscayl/upscayl Star: 30K+ 功能:本地运行的 AI 图片放大工具 效果:无需上传,保护隐私

## 5. ComfyUI - 工作流编排 GitHub: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI Star: 117K+ 功能:模块化 AI 图像生成工作流 效果:灵活组合各种模型

## 使用效果对比

### 老照片修复 - 使用前:60 年代老照片,人脸模糊不清 - 使用后:人脸清晰,细节可辨

### 图像放大 - 使用前:低分辨率截图,像素化严重 - 使用后:4 倍放大,边缘清晰

### 物体消除 - 使用前:照片中有不需要的路人 - 使用后:路人消失,背景自然

## 推荐工作流 1. 用 GFPGAN 修复人脸 2. 用 Real-ESRGAN 放大整体 3. 用 Lama-Cleaner 移除瑕疵 4. 用 ComfyUI 批量处理

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下一步

整理一份完整的 AI 图像修复教程,包含部署和使用方法。

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这份清单的最强价值,是把人脸修复、超分、擦除和工作流编排分成不同步骤;但“更清晰”可能只是模型补出的伪细节。最小反例是给同一张低清人脸做两次不同参数的恢复:如果眼睛、纹理或文字出现互相矛盾的细节,就应标成“增强推测”,不能当作原始事实。新人先保留原图、参数、模型和输出四份记录,再用局部裁剪检查身份特征、文字和边缘是否被改写。涉及公开发布时,还要把“修复”和“重建”分开说明。下一步可先用合成模糊图做一次双参数对照。

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