复活老照片，哪个工具最好用？

本地工具放大：https://www.upscayl.org/#downloadSD放大：扩散模型可以增加更多细节开源工作流：[开源的Magnific AI的图片放大工作流](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A5LtwIV6KixSCckCOuYcAYpFnjb)开源工作流：[图像高清修复，无损放大N倍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BDNJwt5uji6hkakgahGcp0LlnVb)stability.ai的https://clipdrop.co/tools画质增强magnific遥遥领先：https://magnific.ai/Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancerImage Upscaler：https://imageupscaler.com/佐糖：https://picwish.cn/photo-enhancer-api?apptype=aps-bd-api&bd_vid=8091972682159211710腾讯ARChttps://arc.tencent.com/zh/ai-demos/humansegmentation?ref=88sheji.cn腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan美图老照片修复：https://www.x-design.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686Imglarger：https://imglarger.com/Let's Enhance：https://letsenhance.io/Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/Waifu2x能够提供图片的放大和降噪功能，通过使用深度学习技术可以提高图像的质量，同时保留细节和纹理。它简单易用且效果非常好。

所以，接下来我将图片再发送到图生图当中，打开stableSR脚本，放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准的，也是重绘效果最好的，不知道的朋友可以参考我的这篇文章——[【Stable Diffusion】超清无损放大器StableSR](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487403&idx=1&sn=cbb96534fa6f58c37cf9fc64bc7ade0c&chksm=c251596ff526d0792b4bba0e21b69427b23e780824bdc75b22f1073e8bad6f61f30199fc8344&scene=21#wechat_redirect)。切换到sd2.1的模型进行修复，vae选择vqgan，提示词可以什么都不写，以免对原图产生干扰。启用MutiDiffusion插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能帮助我们在显存不够的情况下，将图片放大到足够的倍数。好了，经过一顿操作，我们就将这张图片处理完成了。对比一下看看，之前的黑白照片和经过上色高清化完成之后效果。同样的步骤，又还原了一张我妈妈的照片。在问到她当时穿的什么颜色衣服的时候，她记得可清楚了，想都没想就告诉我说是绿色的。

Kraken.ioKraken.io主要用于图像压缩，但也提供了一个免费的图像放大功能。不仅能够放大图像，还能保证图像的细节清晰度。Deep Art EffectsDeep Art Effects是一款强大的艺术效果编辑器，通过AI技术能够将图像放大并赋予艺术效果。它支持多种滤镜和风格，让您的图像更加独特。Real-ESRGAN https://replicate.com/nightmareai/real-esrgan --------这个暂时处理的假（群友实操）这个模型是一个基于Real-ESRGAN的图像超分辨率增强模型，具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数。Real-ESRGAN是一个非常强大的图像超分辨率算法，可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。它使用深度学习模型进行训练，能够恢复出更多的细节和清晰度。此外，该模型还提供了人脸修复的选项，可以在超分辨率处理的同时对图像中的人脸进行修复，使得人脸更加清晰和自然。同时，用户还可以通过调整放大倍数来控制图像的超分辨率程度，最大放大倍数为10。该模型可以通过API在Replicate上运行，使用户可以方便地对图像进行超分辨率增强处理。这个用几次要收费多种组合操作4️⃣?使用Photoshop Generative AI功能修复破损老照片?️主要工具包括：Remove tool,Clone brush,Generative fill以及Neural filters。