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我尝试使用chatgpt恢复旧照片,这是如何真正做到的

2025-04-26 03:31:10 英文原文

作者:Eric Hal SchwartzSocial Links NavigationContributor

ChatGPT Restoring Photos
(图片来源:国会图书馆/CHATGPT生成的图像)

在互联网上传播了一种新的AI图像,可以为那些尘土飞扬的鞋盒和家庭专辑带来新的生活。chatgpt用户发现,AI助手可以拍摄旧照片并模仿恢复的,有色的版本。

我第一次看到它在reddit线程,最初对Chatgpt的恢复能力持怀疑态度,这是有充分理由的。

人工智能更有可能通过使可能是原始照片中该人的表亲的爆头来拍摄旧的爆头并“恢复”它。多亏了其他人在Reddit和Instagram上分享的有关如何使其正常工作的提示,我将提示的提示拼凑在一起,可以做得很好。

我解决的提示是:请高档并为这张照片着色,同时使其忠于时间段。不要更改安排,表达,背景或服装;仅添加周期准确的颜色和细节。新照片应完全覆盖原件。”

它实际上并没有恢复图像,但是您可能会认为这是一种现代主义条纹的艺术觅食者的娱乐。结果为彩色,分辨率更好,修复了任何损坏,甚至还重新记录了一些丢失的细节。

同样,重要的是要记住这与增强实际照片不是一样的事情,但这很有趣,当然比较问题刷卡工作室的风格

为了测试趋势,我从国会图书馆中取出了一些公共领域照片,这确实是一个了不起的资源。查看下面的一些结果。

报名参加突发新闻,评论,意见,顶级技术交易等等。

粗糙的骑手修复

ChatGPT Restoring Photos

(图片来源:国会图书馆/CHATGPT生成的图像)

首先是西奥多·罗斯福总统。这张照片在他办公桌上的写作中间抓到泰迪。桌子上有一个大牌匾,而且,随着时间的流逝,戴着眼镜的酒类。在Chatgpt完成工作之后,您可以看到一些细节和颜色。

现在,并非所有这些细节都是正确的。手位置,椅子手臂形状,收音机被看起来像大蜡烛的广播,还有更多。不过,它设法占领了很多人本人。

自行车到未来

ChatGPT Restoring Photos

(图片来源:国会图书馆/CHATGPT生成的图像)

接下来是自行车送货男孩。同样,这个人看起来像原始的人。原始照片已经很活跃,在一条显然很肮脏的街道上有水坑。色彩鲜艳的版本决定这意味着这条街有一个不错的硬木地板,因此出于某种原因。

即便如此,骑自行车的人后面建筑物的标志以及背景中的人群都非常流行。它甚至设法将自行车的反射在地面上。

苏打水

ChatGPT Restoring Photos

(图片来源:国会图书馆/CHATGPT生成的图像)

苏打水杂乱无章。一个幸福的同伴微笑时,我只能假设的是鸡蛋奶油或生根啤酒,百老汇演员的天赋是喜欢Seltzer的男人。

Chatgpt提供了一个修复的版本,钉上了他的脸和表情,更不用说领结了。当然,头发有些偏离,我不确定现代饮料外观如何开胃,但似乎他喜欢在柜台后面的黑色空白中工作。

迭代,迭代,迭代

ChatGPT Restored Photo

(图片来源:国会图书馆/CHATGPT)

然后是两名警察在他们的长外套和高帽子里。我认为严重的胡须是统一的一部分。色彩鲜艳的版本带着深海蓝色的色调和黄铜纽扣几乎闪闪发光的纽扣使他们的制服栩栩如生。

军官比黑白同行高一点,剪裁更好,但这是一张属于同一执法肖像的照片。

胡子先生

ChatGPT Restoring Photos

(图片来源:国会图书馆/CHATGPT生成的图像)

说到胡须,那是最后一张照片的真正明星。您几乎没有注意到背后的绅士。这不仅是面部毛发,而且是建筑。恢复的版本非常清洁流浪头发,但这是最令人印象深刻的结果。

脸,发型,外套,甚至衬衫上的折痕在那里。每个毛刺都很清脆,无论他走到哪里,我都希望看到其他理发店四重奏。

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埃里克·哈尔·施瓦茨(Eric Hal Schwartz)是Techradar的自由作家,拥有超过15年的经验,涵盖了世界与技术的交集。在过去的五年中,他担任VoiceBot.ai的首席作家,并处于报道生成AI和大型语言模型的领先优势。此后,他成为了生成AI模型产品的专家,例如Openai的Chatgpt,Anthropic的Claude,Google Gemini和所有其他合成媒体工具。他的经验贯穿了媒体的范围,包括印刷,数字,广播和现场活动。现在,他继续讲述人们想要的故事,需要听到有关迅速发展的AI空间及其对生活的影响的故事。埃里克(Eric)总部位于纽约市。

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摘要

Chatgpt可以使用旧的黑白照片,并使用特定的提示模仿恢复的,有色的版本。用户发现,通过指示Chatgpt进行高档照片和彩色照片,同时忠实于原始时间段的详细信息,他们可以取得令人印象深刻的结果。尽管这些不是实际的修复体,而是娱乐,但它们可以增强分辨率,修复损失并添加颜色和细节。来自国会图书馆的公共领域图像的测试表明,面部特征,背景和配件的准确性不同,但通常会产生生动的色彩颜色版本,可以很好地捕获重要的元素。

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