Бледные, выцветшие изображения, разрывы и трещины на старинных портретах, размытые снимки из бабушкиного альбома — с этими проблемами теперь справляются не только профессиональные ретушёры. Нейросети радикально упростили автоматическую и полуавтоматическую реставрацию фотографий, сделав её доступной каждому.
В статье рассказали, как искусственный интеллект помогает возвращать к жизни редкие кадры из прошлого, обсудили основные технические приёмы и привели реальные примеры того, как работают подобные системы.
От ручной ретуши к алгоритмам
До эпохи цифровых технологий реставрация старинных снимков была исключительно ручной работой. Специалисты-ретушёры (часто художники или фотографы) восстанавливали фотографии при помощи различных инструментов — от аккуратного перекрашивания краёв до сложных коллажных техник. В оцифрованном виде эта практика перешла в графические редакторы (Photoshop и другие), где процесс ретуширования можно было ускорить с помощью «штампа», слоёв и масок.
Однако всё это требовало развитых навыков и кропотливого труда. Появление искусственных нейронных сетей значительно упростило задачу. Обученные модели могут автоматически устранять многие дефекты, «заделывать» дыры в изображении, восстанавливать цвета и даже дорисовывать утерянные фрагменты.
Особенно впечатляют результаты, полученные при обработке на сервере с GPU — такие конфигурации позволяют в разы ускорить генерацию изображений и добиться большей точности восстановления.
Аренда VPS c GPU от 7749 руб/месяц
Преимущества аренды VPS с GPU от AdminVPS:
✓ Мощный сервер подходит для машинного обучения, анализа данных, рендеринга и виртуализации.
✓ GPU-серверы с видеокартами NVIDIA (RTX A4000, A5000, A6000, 4090, 3090, 3080) для любых задач.
✓ Защита от DDoS-атак позволяет вам безопасно выполнять задачи и защищать данные.
Наша команда поддержки доступна 24/7, чтобы помочь вам с настройкой и обслуживанием. Мы всегда рядом, чтобы ответить на все вопросы и обеспечить бесперебойную работу сервера.
Как нейросети считывают изображение
Чтобы понять, как компьютер «разглядывает» все недочёты на старой фотографии и устраняет их, нужно знать пару фактов о работе свёрточных нейронных сетей (CNN) и других архитектур для компьютерного зрения.
- Извлечение признаков. На первом этапе свёрточные слои вычисляют текстурные и цветовые особенности фрагментов изображения (края, точки, контрасты).
- Глубокая обработка. Дальнейшие слои сети комбинируют полученные данные, создавая более сложные «карты признаков» (features), которые могут указывать на характерные детали (линия губ, морщины, фактура ткани).
- Реконструкция. Специальные сегменты сети восстанавливают или дополняют фрагменты, исходя из общей структуры снимка. Для этого применяются механизмы skip-connections, автокодировщики (Autoencoders), GAN (Generative Adversarial Networks) и другие.
Итоговая нейросеть после обучения на большом числе примеров учится корректно закрашивать дефекты, восстанавливать утерянные детали и даже корректировать цвет.
Подробнее о всех видах нейросетей мы рассказывали ранее в статье.
Основные задачи в реставрации фотографий
Устранение царапин, пятен и дыр. Старые бумажные снимки часто хранят следы времени: потёртости, пятна, порванные углы. Нейросеть может автоматически определять, где на фото есть шум или разрыв, и заполнять проблемную зону пикселями, рассчитанными с учётом окружающего фона и структуры.
Это похоже на функцию «заполнения с учётом содержимого» (Content-Aware Fill) в некоторых графических редакторах, но нейросети нередко работают точнее и умнее, формируя более естественный рисунок.
Удаление шума и повышение чёткости. Часто сканы старых фотографий имеют низкое разрешение, присутствует заметная зернистость или шум. Технологии супер-разрешения (Super-Resolution) позволяют увеличить изображение и сделать его более детализированным.
Восстановление цвета. Чёрно-белая фотография может обрести цвет, причём нейросети способны учитывать контекст и делать раскраску достаточно правдоподобной.
Переформатирование и заполнение потерянных частей. Если часть снимка повреждена или отсутствует (скажем, оторван кусок фотобумаги), продвинутые модели, обученные на больших наборах данных, способны «додумать» утерянное. Они восстанавливают недостающие пиксели так, чтобы общий сюжет оставался гармоничным и правдоподобным.
Нейросети для реставрации фото
Наша редакция протестировала десятки сервисов и отобрала три лучших инструмента на основе нейросетей, которые справляются с задачей реставрации быстро, качественно и без лишней возни. Они работают онлайн или через мобильное приложение, не требуют специальных знаний и восстанавливают лица, фон и текстуры с впечатляющей точностью.
GFPGAN
Один из наиболее громких хитов последних лет — GFPGAN (Generative Facial Prior GAN). Нейросеть фактически достраивает лицо человека, если исходный снимок размытый или испорченный. Публика в Интернете использует её для:
- Реставрации старых семейных фото: чтобы лица предков выглядели более чётко.
- Исправления неудачных снимков: если фотография была снята в движении и лицо смазалось.
При обработке можно задавать степень вмешательства — от почти незаметной коррекции до ярко выраженного преображения.
Больше наглядных примеров вы найдёте на сайте нейросети.
DeOldify
DeOldify — популярная модель, которая раскрашивает старые семейные фото или исторические кадры, основываясь на знаниях о цветах кожи, одежды, природы. Если вы загружаете в подобный сервис старый чёрно-белый портрет, алгоритм выдаёт реалистичную цветную версию, стараясь угадать натуральность оттенков.
Этот проект стал известен благодаря ярким примерам в социальных сетях: люди загружали видео хроники начала XX века или фотографии эпохи, когда цветной плёнки не существовало. DeOldify, используя GAN и дополнительные методы постобработки, добавлял естественные цвета. Нейросеть позволяет вернуть былое сияние платьям, зелёный цвет траве, естественный оттенок коже — и всё это без кропотливого ручного перекрашивания.
Deep Nostalgia
Сайт MyHeritage, специализирующийся на генеалогии, внедрил в свои инструменты функцию анимации и раскрашивания старых фотографий, назвав это Deep Nostalgia.
Пользователи могут загрузить портреты давно ушедших родственников и получить результат, где человек на снимке моргал или улыбался. Алгоритм также подчищает дефекты лица и делает цвет слегка ярче. Сервис стал популярен благодаря эмоциональному опыту, который он дарит аудитории, хотя некоторые отнеслись к идее анимации исторических фото скептически.
Как на практике используют нейронную реставрацию
В онлайн-сервисах. Многочисленные сайты предлагают загрузить фото и получить усовершенствованную версию. Среди них:
- VanceAI, Remini (для использования может потребоваться VPN): повышают чёткость и разрешение.
- Colourise.com (и аналоги): раскраска чёрно-белых фото.
- Deep Nostalgia: анимация и базовая реставрация лица.
Плюс в том, что не нужны никакие специальные навыки — всё происходит автоматически. Минус — отсутствие тонких настроек, а также риск передачи личных фото сторонним сервисам.
В мобильном приложении. Для смартфонов есть приложения, которые прямо на устройстве (или через облачные серверы) улучшают старые фотографии. Некоторые из них:
- Remini: специализируется на улучшении качества и прорисовке деталей на лицах. Ссылка для Android и iOS.
- PhotoTune: повышает разрешение и корректирует экспозицию. Ссылка для Android и iOS.
С помощью готовых моделей. Если хочется тонко контролировать процесс и иметь возможность улучшить результат, можно установить нейросетевые библиотеки (PyTorch, TensorFlow) и запустить готовые репозитории. GFPGAN, о котором мы говорили выше, относится к таким моделям. В этом случае нужно базовое понимание Python и работу с Colab или локальным GPU. Преимущество — управление параметрами модели, возможность комбинировать разные подходы (сначала повысить резкость ESRGAN, затем раскрасить DeOldify).
Посредством интеграции в профессиональный софт. Отдельные плагины появились для Photoshop и других редакторов, позволяя делать улучшение резкости, цветокоррекцию и устранение шума в рамках привычной программы. Такие инструменты помогают ретушёрам значительно экономить время, оставляя сложную механическую работу алгоритмам. Одним из таких плагинов является Adobe Firefly.
Важные нюансы и ограничения
Некоторые нейросети склонны излишне сглаживать текстуры, делая лица и объекты пластилиновыми. Нужно аккуратно подбирать настройки, чтобы сохранить естественный рельеф.
При восстанавливающих алгоритмах, особенно если включены генеративные методы, можно получить смазанные черты лица. Иногда родственники жалуются, что на отреставрированном портрете дедушка «не совсем похож на себя».
При автоматической колоризации нейросеть не знает достоверной цветовой гаммы исходных объектов. Зелёная рубашка может стать синей, а рыжие волосы — коричневыми. Итог надо воспринимать как гипотезу, а не историческую истину.
Если на снимке сохранилось меньше половины изображения или лицо слишком размыто, чудес не стоит ждать. Нейросеть может лишь предложить догадки, которые зачастую не имеют ничего общего с оригиналом.
Этический аспект и авторское право
Оцифровка и улучшение старых фотографий может затрагивать вопросы авторских прав на исходные изображения, особенно если речь идёт о публикуемом в открытом доступе материале. С другой стороны, восстановление семейных архивов обычно происходит в частном порядке и разрешения здесь не требуются. Тем не менее, когда речь заходит о публичном размещении, стоит убедиться в правомочности использования материалов.
Ещё один момент — обманчивость отретушированных изображений. Устаревшие портреты могут приобретать черты, которых не было изначально, и в некоторых случаях это вводит зрителей в заблуждение. Важно понимать, что мы получаем не исторически точное отражение реальности, а реконструкцию с элементами компьютерной догадки.
Будущее технологий реставрации фото
В последние годы технологии реставрации фотографий претерпели значительные изменения, направленные на повышение точности и реалистичности восстановленных изображений. Рассмотрим подробнее три ключевых направления развития в этой области.
Улучшенная генерация деталей. Современные модели искусственного интеллекта становятся всё более совершенными, что позволяет им восстанавливать утраченные или повреждённые элементы фотографий с высокой степенью реалистичности. Используя глубокие нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, эти модели способны анализировать контекст изображения и генерировать недостающие детали, соответствующие оригинальному стилю и содержанию фотографии. Это позволяет создавать более естественные и точные восстановленные изображения, которые практически неотличимы от оригиналов.
Интеграция с дополненной реальностью. Интеграция технологий реставрации фотографий с дополненной реальностью (AR) открывает новые возможности для взаимодействия с историческими изображениями. Представьте себе интерактивные приложения, которые позволяют наложить отреставрированный старинный портрет на реальный мир через экран смартфона или AR-очков. Нейросети могут дополнительно «дорисовывать» окружающую обстановку или одежду людей в соответствии с историческими канонами, создавая полноценные сцены из прошлого. Это не только оживляет старые фотографии, но и позволяет пользователям погрузиться в историю. Например, музейные экспонаты можно дополнить дополненной реальностью, чтобы посетители могли увидеть, как выглядели люди той эпохи в естественной среде. А семейные архивы можно будет просматривать не просто в виде статичных снимков, а в формате интерактивных сцен, где предки появляются в своём времени в реалистичной обстановке.
Семантическая реставрация. Если на фотографии изображена старинная мебель или военная форма, алгоритм сможет автоматически подобрать цвета, текстуры и даже стилистические особенности, соответствующие той эпохе. Для этого используются огромные базы данных с историческими образцами, что позволяет добиться более достоверного результата.
Также появится возможность адаптировать восстановленные фотографии под разные исторические периоды. Например, снимки времён Второй мировой войны можно будет перекрасить в наиболее точные оттенки, которые использовались в военной форме той эпохи.
Будущее технологий реставрации фотографий обещает стать не только технически более совершенным, но и кардинально изменит сам подход к работе с архивными изображениями. Искусственный интеллект позволит восстанавливать не только пиксели, но и атмосферу, контекст и даже эмоции, скрытые в кадре. Интерактивные и семантические технологии сделают реставрацию не просто технической задачей, а способом оживления истории, доступным каждому.
Заключение
Сегодня искусственный интеллект берёт на себя огромную часть рутины по восстановлению и улучшению старых фотографий: устранение трещин, шумов, раскраску, увеличение чёткости. Благодаря этому миллионы семейных архивов получают вторую жизнь, а архивисты и историки — возможность показать прошлое во всей красе.
Однако крайне важно сохранять баланс между современными технологиями и уважением к подлинным материалам. Полное оживление фото — это уже не только технический процесс, но и творческий акт, который может менять восприятие истории. Нейросети предоставляют нам прекрасные инструменты, но конечное слово всегда остаётся за человеком, его критическим взглядом и чувством меры.
Читайте в блоге:
- Нейросети в музыке: как ИИ сочиняет мелодии и пишет песни
- Новые крутые нейросети для творчества, аналитики, разработки
- Как использовать нейросети в SEO-оптимизации
