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AI自动修复老照片成手机标配功能,PS老照片修复将何去何从

2020-6-15 12:02| 发布者: 一凡

摘要: 老照片数字化修复作为一个新兴的行业,在短短十几年间迎来了快速发展,AI自动修复老照片工具的出现,让传统PS老照片修复师有了新的思考。2019年3月,AI人工智能修复老照片的应用出现在互联网,因为方便快捷而且免费 ...
老照片数字化修复作为一个新兴的行业,在短短十几年间迎来了快速发展,AI自动修复老照片工具的出现,让传统PS老照片修复师有了新的思考。

2019年3月,AI人工智能修复老照片的应用出现在互联网,因为方便快捷而且免费,引起不小的修复怀旧热潮,其后不断有团队发布类似的应用,使得老照片修复行业在近年热度大增。

近日,vivo发布了一款自带超清图像处理功能的手机,老照片修复再被推热。什么是超清图像,简单说就是利用AI自动算法处理技术把模糊、低分辨率的照片修复清晰,可以针对模糊的新老照片修复清晰。

手机内置老照片修复功能

上图是该手机官方发布内置功能界面截图,有超清图像、去除阴影、去雾三个菜单,界面简洁,操作简单,既传既修。

手机修复老照片功能菜单

超清图像其实就是前面发布的AI自动修复老照片软件,如果不了解可以看我们前面推荐的文章《自动修复老照片软件工具汇总》有介绍。去除阴影就是把拍照产生的阴影通过识别计算自动提亮调整,快速、准确、自然,无需人工辅助,和PS里面的选择区域曲线调亮功能类似。去雾,调整灰蒙蒙的感觉,和PS的调整对比度功能类似。

现在把它直接内置到手机,不再需要下载安装APP,这意味着像美颜相机一样,以后大部分手机都会集成这个应用,老照片修复功能将会成为手机的标配。

那么,对职业修复师来说,如何面对越来越智能化和常态化的自动修复应用呢?

一段时间以来,不少人利用自动修复老照片工具的信息差赚取利益。我们知道,自动修复老照片工具只能针对脸的部分提高清晰度,定位是免费娱乐范畴,并不是专业应用,完整的修复需要人工的辅助完善,把免费娱乐应用当作专业应用卖给客户,会打击客户对行业的信任和信心。

自动工具集成到手机,将来每个人的手机都有这个工具,自然就没有信息差的钱可赚,靠信息差赚钱的就会消失。

而掌握专业技能的修复师面对的客户和定位不同,并不会受到影响。因为中国有4亿多个家庭,每个家庭都会有老照片,每年行业能修复的老照片仅仅是九牛一毛,真正要修复的客户也不会仅仅满足于自动修复软件把脸修清晰了一点那么简单。

而大部分使用自动老照片修复工具的都像使用美颜相机一样,以好奇娱乐的心态使用,对他来说修复家人的老照片不是必须,所以他不是你的客户,自然也不会影响真正需要修复照片的客户。

自动修复软件不能修复破损的照片,并不是软件不能自动生成人像,而是软件不能识别破损的人物形状。

手工修复破损的老照片

人工智能可以根据设定的要求生成一张虚拟的人像照片,但对于破损严重的照片没办法识别形状,分析识别准确性太低,技术很难突破,所以,目前看不到针对所有类型老照片完美修复的全能型软件。

破损严重的照片,由于破损的位置形状程度类型都不一样,需要人工常识和经验判断出形状,才能完整的修复,而机器人并不具备这样的经验和常识。

破损全身老照片修复

相对于自动修复软件,PS手工修复老照片是一个相当复杂漫长的过程,需要熟练掌握PS中的各种基础工具应用,还要对历史背景、人物结构、透视关系、年代特征等相关知识的掌握,才能做好。

发霉破损彩色老照片修复

手工修复的复杂过程决定了不可能达到相机自动拍照的自然程度,再厉害的手工也比不过机器自动咔嚓一下。

所以,修复师也希望能有更智能的工具辅助修复,提高修复效率和质量。自动修复软件的出现,虽然不可能作为专业工具使用,但可以在模糊照片形状定位、提高清晰度等等方面发挥辅助作用。

小照片放大高清修复

在高精度照片修复中,自动修复工具基本无用武之地,不管从清晰度、细节精度方面都远远达不到高清的要求,只能使用手工修复的方法相当于重新绘画一张非常相似的照片。

黑白底片转照片PS手工上色

黑白老底片扫描转换成电子版黑白照片,再使用PS手工上色效果,相比自动上色效果,轮廓颜色信息会更准确。我们前面发布的这篇文章《老照片自动上色,简单、快速、免费》有介绍,可以试试对比下效果。

自动修复工具的出现,老照片修复被以情怀的名义一轮又一轮翻炒,这也说明了市场对老照片修复旺盛的需求,作为职业修复师,提高技术水平,做好自己的工作就好。手工修复虽然也不可能完美,但有温度,更有情感。

不同的定位面对不同的人群,我们乐于看到更多更智能的应用出现,方便使用的同时让更多人知道了解老照片修复行业。

如果你希望掌握PS手工修复老照片技术,可以在41图片老照片修复网和公众号教程区查看免费视频教程,全套专业系统视频教程可在腾讯课堂查看。

专业老照片修复视频教程:腾讯课堂

(责任编辑:一凡

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