老照片修复是一项具有一定复杂性的工作,但随着 AI 技术的发展,处理方式也在不断改进和优化。
以往,AI 在解决老照片修复问题时,往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在,如 GPT 4O 等技术,只需要一句话就可以实现部分修复需求。
在具体的修复方法中,例如使用 SD 进行老照片上色,可以启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片,如人物多、场景复杂、像素低的情况,可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切,然后进行上色。如果直接上色效果不佳,可以只给场景方向的提示词,让 AI 自行决定颜色。还可以加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 的模型,并给出简单的关键词,如蓝天、绿树、灰石砖等。
ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流,以前较为复杂的工作流现在只需十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。在参数调节方面,一般先确认放大倍数,然后根据出来的图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调的丰富性和深度,在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果,能顺利集成到工作流程中,与其他 LORA 结合使用时需将强度降低小于 0.5。如果发现出来的图片质量细节不够,可以选择 fp16 版本的 T5 Clip。
2025-04-10