如何用这个免费的AI工具提升和恢复图片的质量

在过去的十年里，拥有一个500万像素的摄像头将帮助你捕捉到尽可能好的照片。然而，同样的图像在质量上会显得低劣，因为今天，你可以得到更清晰、更高清晰度的照片。

GFPGAN是一个免费使用的开源软件，可以提高这些图片的分辨率，使它们看起来更好，还可以修复一些损坏。以下是如何用GFPGAN提升和修复你的照片。

 

什么是GFPGAN？

GFPGAN（Generative Facial Prior Generative Adversarial Network）是一个开源的应用程序，可在GitHub上免费使用。你可以下载代码或使用其中的一个在线版本来提升你的图像。

该应用程序使用一个预先训练好的GAN模型。GAN模型使用一组数据来识别模式，并使用机器学习算法和神经网络填补你图像上的空白。

换句话说，该应用程序有一个智能处理算法，可以用其他照片的类似外观的位子无缝替换你的图像的损坏或模糊的部分。

如何用GFPGAN提高图像分辨率

用GFPGAN AI提升和恢复你的图像的步骤是非常直接的。你所要做的就是把你的图像上传到网站，然后等待程序完成转换。下面是如何做到这一点。

1. 打开GitHub上的GFPGAN页面。

2. 打开其中一个可用的在线演示。例如，Replicate。

 

3. 向下滚动并点击img部分下的方框，上传你的图片。另外，你也可以拖放你的照片，或用你的网络摄像头拍摄照片。

 

4. 一旦你的图片被上传，调整版本和比例设置。版本默认设置为最新的。你可以增加缩放系数以获得更好的效果。

5. 点击提交，等待程序生成结果。你可以看到你的图像有明显的差异，这取决于缩放系数和粗糙度。

 

6. 现在，你可以从可用的选项中分享或下载你的图像。

 

现在，你已经成功地使用GFPGAN算法提升和恢复了你的图像。你可以调整版本和缩放系数以获得不同的结果。

GFPGAN AI的局限性

虽然图像修复工具像奇迹一样工作，但有一些限制，即使是AI也无法解决。

例如，图像放大算法在增加额外的像素时进行猜测。它不是在创造什么，而是从预先训练的模型中学习，并使用现有的数据来进行近似的猜测。因此，有可能这个人看起来与原来的完全不同。

然而，该算法是如此无缝，以至于身份丢失很少发生。不过，值得一提的是，期望人工智能生成一个准确的人的图像是不现实的。在最好的情况下，你可以期待高度的准确性；在某些情况下，它可能是一个完全不同的人。

 

另外，GFPGAN正是为面部修复而制作的。因此，如果你想再生一个景观或一个物体，你可能不会得到让你满意的结果。在某些情况下，一个物体可能看起来被过度编辑或光滑。这使图像看起来不自然。

目前，GFPGAN还没有发挥其最大潜力。因此，你会发现升格后的图像并不那么清晰。而且照片看起来过于光滑。

最后，该工具的处理能力有限。因此，你会发现增强一个大文件是很麻烦的。但一个旧的低分辨率的图像理论上不会有很大的文件尺寸。

GFPGAN版本的不同之处

GFPGAN算法有各种版本，你可以使用。最新的自然更好，但在某些使用情况下，它并不总是具有建设性。例如，版本1能够给你的照片上色，但开发者在后来的更新中删除了这个功能。

下面是每个版本的好处和局限性，以便你做出明智的决定来提升你的图像。有些版本不能在线使用，所以你必须从GitHub页面下载并在你的电脑上使用它们。

版本1

GFPGAN的第一个版本令人印象深刻。它生成的输出与输入图像非常相似。此外，它有一个着色功能，可以自动为你的黑白图像着色。然而，它在重新生成受损的图像时可能会有困难。

1.2版

第二个版本，即1.2版，是一个升级版的算法。它将使你的图像非常高清。这个版本的唯一不足之处是它的质量最好。由于美妆功能的存在，升级后的图像看起来过于闪亮和不自然。

看来，该工具正在实施HDR技术，以获得更多的图像。然而，该功能对风景的效果最好，同时可以使面部图像看起来像一幅画。所以，你可以把这个版本用于有风景的照片。

1.3版

1.3版比前两个版本要好。它减少了1.2版中过于闪亮的效果，使图像看起来更加自然。然而，照片仍然不清晰，在某些情况下你可能会丢失此人的身份。不过，与以前的版本相比，它还是提供了最好的效果。

1.4版

1.4版是在1.3版的基础上稍作更新，以获得更好的效果。它可以处理质量很差的图片，提供最好的效果。此外，这个版本还可以自然地去除照片上的损伤。

不费吹灰之力地提升和恢复你的低质量图像

GFPGAN是一个免费使用的人工智能，可以将低质量的图像转换为高分辨率。该工具仍在开发中，因此有可能在未来看到更好的版本。虽然它定期更新，但你可以在GitHub网站上找到旧版本。

有些版本对特定的任务效果更好，而有时，所有的结果看起来都是一样的。最好是尝试所有可用的调整，如版本和缩放系数，以确保你得到最好的结果。