提升清晰度和修老照片
“AI 图片与演示文稿”课程第 7 课，共 13 课。免费，有动画和小测验。
多出来的像素从哪来
莉娅翻到第一批蜡烛的老照片，又小又糊。搜“AI 提升照片清晰度”，一分钟就能搞定。但得明白背后发生了什么：长宽各放大 4 倍，像素就多了 16 倍，也就是每 16 个像素里有 15 个是 AI 自己编的。它画的是类似照片里通常会有的东西。多数时候很好看，但已经不完全是原来那张了。
PULSE 事件
2020 年，研究者发布了 PULSE 模型，能把模糊的脸变清晰。有人喂给它一张马赛克版的奥巴马照片，结果出来一张白人男性的脸。它没算错：16 个像素根本认不出是谁，AI 就补了一张训练数据里最“典型”的脸。结论很简单：AI 不是把隐藏细节“显影”出来，而是猜出来的。所以修清晰的照片不能用来认人，也不能用来看车牌。
老照片和上色
修复奶奶的老照片，是最暖心的用法之一。AI 能去掉划痕、折痕和污渍，还能上色。但上色有个坑：黑白照片里没有颜色信息，只有明暗。模型知道那个年代裙子和墙纸常见什么颜色，却不知道你家的是什么颜色。所以上色是好看的猜测，不是事实。问问家里人还记不记得，把颜色写进提示词里。
用什么修
修老照片用 GigaChat 很方便：里面是 Kandinsky 6，免费，用俄语提要求就能修复。只想把图放大，可以用 Upscayl：免费开源，支持 Windows、macOS 和 Linux，离线运行，照片不会离开你的电脑。ChatGPT 和 Gemini 能用一句话增强、修图，但可能悄悄改掉五官。也别忘了手机自带的编辑器，降噪和锐化它常常自己就能做。
哪里不能修
既然 AI 会补细节，修过的照片就不能用在讲究真实的地方：证件、给保险公司或法院的证据、新闻、靠脸找人。和维修方扯皮时，你附上一张“修清晰”的裂缝照片，对方很容易提出质疑。但家庭相册、头像、帖子、把商品图放大打印，都很合适。相册里老实注明“AI 修复”，免得 20 年后有人把猜测当成事实。
一步步修复
好结果从好原图开始：用 600 dpi 扫描，或者用手机在白天光线下正对着拍，避开反光。原图单独保存。先让 AI 修损伤，想上色再上色。一定要和原图对比脸：眼睛、笑容和鼻子得还是原来的样子。复制下面的提示词。
自测一下
- 照片长宽各放大 4 倍，AI 编出来的像素占多少？
正确答案: 16 个里有 15 个. 4 × 4 = 16，每个真实像素要配 15 个新像素。 - PULSE 和奥巴马照片那件事说明了什么？
正确答案: AI 是猜细节，不是找回真实细节. 16 个像素认不出人，模型就补了训练数据里最典型的脸。 - 莉娅想在和师傅的纠纷里附一张“修清晰”的裂缝照片，合适吗？
正确答案: 不行，用原图：修过的照片很容易被质疑. 证据讲究真实，AI 可能补画了裂缝的细节。