老照片修复在手机端是可行的。以下是一些相关信息：
?图像放大修复是AI绘画领域中必不可少的一部分，所有的技术需结合实际落地，才有价值与意义。能应用在哪些场景？旧照片重现清晰利用AI技术进行图像修复，可以让模糊的旧照片重现清晰，保留珍贵的回忆。以前手机拍摄的图片分辨率较低，如果放到如今智能手机上观看，图片将会非常模糊，这时可以用AI技术进行高清修复图像。人像高清修复，手机也能拍摄高清大片不仅仅是修复风景图片上，也适用于人像的修复。不需要专业相机设备，用手机也可以拍摄出高清大片，让每一张人像照片都焕发新生，不论是因为曝光不当、失焦或其他问题导致的不清晰，运用最新的图片清晰修复技术，立刻提升照片质量至高清境界。这不单单只是修复图片，可以用作于图像分辨率的无限扩大且不失真。下面马斯克原始图像分辨率为234x180像素，高清修复扩图后达到1880x1440像素，这且只进行了一次扩大就对原图像分辨率提升了8倍，差不多达到2k分辨率的质量。多进行几次采样放大后，完全可以实现8k超清放大。
将照片放入到后期处理中，使用GFPGAN算法将人脸变清晰，不知道这个功能的可以参考我这篇文章——[【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图，一些你不知道的事儿](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487422&idx=1&sn=9cdf7ef37c2acb3c0fc3328d0ba8af74&chksm=c251597af526d06c921ea6728cb2a32bdf1d5f699e19d6ba13b849994e4d01af8a5144132aad&scene=21#wechat_redirect)。这个步骤，可以将我们的五官进行重绘，但是却没有办法将照片中的头发、衣服等其他元素变清晰。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。这两张还算容易的，接下来就遇到比较棘手的照片了。比如这一张，是我外公外婆带着我妈和我舅舅。外公走得更早，我甚至都没见过一面，只有这些照片还记录着他存在的痕迹。而这张照片也有些年头了，一直被外婆好好保存着。人物多、场景复杂，像素非常的低，使得这张照片处理起来难度很大。我首先在ps里面进行了一下角度的调整和照片的裁切，然后使用刚才的步骤进行上色，但是直接上色的结果有点像是加了一层黄色滤镜，有颜色但是年代感还是太强了。而太具体的颜色指定，又容易让画面污染严重，因为内容实在太多了，光是指定衣服就得十来个颜色提示词，AI能分辨得清才怪。所以我决定放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，剩下的交给AI去自行决定。于是，我从网上找到了一张仙人洞的照片，让AI去帮我匹配色调。加入第二个controlnet来控制颜色，使用的是t2ia_color的模型。关键词只给了：蓝天、绿树、灰石砖这么简单的几个词。颜色终于正常了，最后经过脸部的修复和放大，得到了最终的效果。对比一下前后的效果，那个流逝的时光仿佛又回来了，外婆看到后也非常高兴，在微信上连连夸赞。