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PS修复老照片技巧与工具推荐

时间:2026-01-12 13:00:46 308浏览 收藏

在文章实战开发的过程中,我们经常会遇到一些这样那样的问题,然后要卡好半天,等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《PS修复老照片技巧与工具推荐》,聊聊,希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

老照片修复需分步实施:一用神经滤镜智能修复;二用污点修复画笔与内容识别填充处理局部损伤;三用仿制图章精细复原结构;四用黑白+曲线调整层协同去黄保肤;五用AI脚本自动化上色。

PS怎么修复老照片 PS老照片修复常用工具【教程】

如果您手头有一张泛黄、折痕、破损或模糊的老照片,希望在Photoshop中恢复其清晰度与历史质感,则需借助非破坏性编辑流程与针对性工具组合。以下是多种可行的修复路径:

一、使用神经滤镜一键智能修复

Photoshop 2024及后续版本内置的Neural Filters(神经滤镜)提供专为老照片优化的“Photo Restoration”模型,可在保留原始纹理的前提下自动增强面部结构、减少划痕并提升整体清晰度。该方法适用于中度损伤且无严重缺失区域的照片。

1、导入扫描后的老照片,确保图像为RGB模式,分辨率不低于300ppi。

2、在菜单栏点击【滤镜】→【神经滤镜】,首次使用需联网下载“照片修复”滤镜模块。

3、启用“照片修复”后,勾选【增强面部】、【减少划痕】、【提升清晰度】三项,拖动滑块至预览窗口中细节自然显现为止。

4、点击【应用】,系统将在新图层生成修复结果,原始背景图层保持锁定状态。

二、污点修复画笔+内容识别填充组合操作

针对局部污渍、霉斑、墨点等离散型损伤,采用污点修复画笔可实现自动采样匹配,配合内容识别填充可处理较大面积缺失,全程无需手动取样,效率高且边缘融合自然。

1、新建空白图层,设置图层混合模式为“正常”,不透明度100%。

2、选择【污点修复画笔工具】,顶部选项栏中勾选【对所有图层取样】与【内容识别】。

3、调整画笔大小略大于目标污渍,轻点污渍中心,让PS自动识别周围纹理完成覆盖。

4、对面积超过5mm²的破损区域,使用套索工具粗略圈选,右键选择【内容识别填充】,在弹出面板中勾选【颜色适应】与【旋转适应】,点击确定。

三、仿制图章工具精细复原结构

当照片存在折痕断裂、边缘撕裂或文字/图案局部缺失时,仿制图章工具提供完全可控的手动修复能力,支持斜向采样、角度模拟与图层隔离,适合修复关键人物五官、衣纹走向等不可AI替代的结构信息。

1、新建图层并命名为“结构修复”,确保该图层位于背景图层上方。

2、选择【仿制图章工具】,顶部选项栏设置【样本】为“当前图层和下方图层”,【模式】为“正常”,不透明度设为90%。

3、按住Alt键,在邻近完好的皮肤纹理或布料褶皱处单击取样,注意选取方向与破损区域纤维走向一致。

4、松开Alt键,在破损区域沿原有结构线性拖动涂抹,避免重复覆盖同一位置造成纹理堆叠。

四、曲线与黑白调整层协同去黄保肤

老照片泛黄本质是蓝通道衰减与红/绿通道相对增强所致,直接降低黄色会同步削弱肤色饱和度。通过分离通道调节并叠加黑白预设,可在去除纸基黄化的同时保留人物暖调肤色,避免“漂白脸”现象。

1、新建【黑白调整图层】,在属性面板中选择预设“红色滤镜”,此时画面转为高对比黑白效果。

2、添加第二个【曲线调整图层】,单独点击蓝色通道,将阴影端点上移5~8个单位,提升冷调平衡泛黄;再点击红色通道,将中间调轻微下压3个单位,抑制面部过暖。

3、按住Alt键点击两个调整图层之间,创建剪贴蒙版,确保仅影响下方图层内容。

4、用黑色柔边画笔在人物面部区域涂抹蒙版,使肤色区域避开过度蓝化,维持自然暖感。

五、AI脚本驱动自动化上色流程

对于黑白老照片,人工逐层上色耗时且易失真。借助Deepseek生成的JSX脚本,可调用Photoshop内部AI色彩推理引擎,依据人脸解剖结构与常见服饰色谱自动分配基础色调,并输出可编辑的“颜色”混合模式图层,便于后续微调。

1、访问https://chat.deepseek.com/,输入提示词:“生成一个Photoshop JSX脚本,用于黑白人像老照片智能上色,要求肤色优先校准,背景色服从时代特征,输出图层混合模式为‘颜色’,兼容PS 2024以上版本”。开启深度思考模式后获取脚本。

2、将返回代码保存为UTF-8编码的.JSX文件,例如“vintage_colorize.jsx”。

3、在Photoshop中打开照片,双击背景图层解锁,执行【文件】→【脚本】→【浏览】,加载该JSX文件。

4、脚本运行完毕后,自动生成“Colorized”图层,图层混合模式已设为“颜色”,不透明度默认100%,可随时用蒙版擦除误着色区域。

理论要掌握,实操不能落!以上关于《PS修复老照片技巧与工具推荐》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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