AI老照片修复与上色技巧全解析

你在学习科技周边相关的知识吗？本文《AI老照片上色与模糊修复技巧》，主要介绍的内容就涉及到，如果你想提升自己的开发能力，就不要错过这篇文章，大家要知道编程理论基础和实战操作都是不可或缺的哦！

可借助五种AI工具分步修复老照片：一、DeOldify在线上色；二、搜狐简单AI同步上色与轻度修复；三、轻秒图片批量上色+细节增强；四、Upscayl本地高清修复；五、Bigjpg高倍放大与降噪联合修复。

如果您手头有泛黄、褪色或模糊的老照片，希望恢复其原始清晰度与自然色彩，则可借助多种AI工具分步实现上色与高清修复。以下是具体操作路径：

一、使用DeOldify在线平台完成黑白上色

DeOldify是专为历史影像设计的开源深度学习模型，能基于图像结构与明暗关系智能匹配符合时代特征的色彩分布，尤其擅长还原20世纪中前期服饰、建筑与肤色的真实色调。

1、打开浏览器，访问Hugging Face Spaces上托管的DeOldify公开实例（如：https://huggingface.co/spaces/DeOldify/DeOldify）。

2、点击页面中的“Choose File”按钮，从本地设备选取待处理的黑白照片。

3、确认图像为JPG或PNG格式，且长宽均不超过1024像素，避免因分辨率过高导致推理失败。

4、点击“Colorize”按钮提交任务，系统将在10–60秒内完成AI着色推理。

5、结果生成后，右键彩色图像区域，选择“另存为”，保存至本地指定文件夹。

二、使用搜狐简单AI网页工具同步实现上色与轻度修复

该工具面向零基础用户优化，无需注册、不强制上传敏感原图至云端服务器，支持手机端直接调用相册图片，所有处理在前端完成或经加密通道传输，输出保留原始颗粒感与泛黄基底。

1、访问网址：https://ai.sohu.com/pc/generate/imgToImg?_trans_=030001_jdaizpps2。

2、点击“上传图片”区域，从手机相册或电脑文件夹中选取目标黑白照。

3、在提示框中输入指令：还原这张老照片（注意不可使用“修复”“上色”等关键词，否则可能跳过着色环节）。

4、等待约8–15秒，页面将并列显示原图与AI生成的彩色版本。

5、点击“保存图片”按钮，下载无水印高清结果，支持PNG与JPG双格式。

三、使用轻秒图片转换器进行批量上色+细节增强

该国产工具内置多版本着色引擎，针对家庭老照片做了专项调优，对民国服饰纹样、旧式校服、木质家具纹理等常见元素具备高识别率，输出色彩过渡柔和，无明显数码感。

1、进入官网，定位至“图片AI”菜单栏，点击“黑白照上色”功能入口。

2、拖拽或点击上传黑白照片，支持单次批量导入最多10张图片。

3、在右侧设置面板中，勾选保留原始胶片颗粒与启用面部细节增强选项。

4、点击“开始上色”，系统将在10秒内完成全部处理，并自动生成左右对比视图。

5、点击每张结果下方的“下载”图标，以PNG格式保存至本地设备。

四、使用Upscayl本地运行实现模糊照片高清修复

Upscayl是一款免费开源的AI图片放大工具，支持Windows、Mac和Linux系统，无需上传图片到云端，所有运算在本地完成，保障隐私安全，适用于修复因扫描分辨率低或拍摄抖动导致的模糊问题。

1、前往官网下载并安装Upscayl最新版本，启动软件。

2、点击左侧Select Image按钮，导入需修复的模糊老照片。

3、在右侧模型选项中，选择Real-ESRGAN（默认推荐），该模型对人脸与纹理细节重建效果稳定。

4、设置放大倍数为2×或4×，若原图极模糊，建议先试2×再叠加后续处理。

5、点击底部UPSCAYL按钮，等待本地GPU/CPU完成推理，处理完成后自动弹出预览窗口。

五、使用Bigjpg在线服务实现高倍放大与降噪联合修复

Bigjpg采用神经网络架构，在放大图像的同时抑制新增噪点，特别适合修复严重模糊、低像素扫描件或局部失焦的老照片，支持最高16倍无损放大。

1、打开Bigjpg官网，点击“上传图片”按钮。

2、选择需要修复的模糊老照片，支持JPG、PNG格式，单文件上限50MB。

3、在设置区选择放大倍数：4×（常规修复）、8×（严重模糊）；降噪等级选中或高，根据原图噪点密度判断。

4、点击“开始”按钮，系统将分阶段执行超分辨率重建与纹理重绘。

5、处理完成后，点击“下载高清图”按钮，获取无压缩PNG格式结果。

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