你把祖父母的结婚照导入这款应用，照片清晰锐利，面部轮廓分明。效果令人惊艳——但这背后却隐藏着一个几乎无人提及的秘密。.
那个细节缺失了。. 人工智能并没有在图像中发现隐藏信息：它生成了与其余信息相匹配的新信息。.
她填补了空白，但她并没有揭露它们。
该模型学习了人脸和纹理通常的样子，并以与周围环境一致的方式绘制出缺失的部分。.
风险往往出现在脸上。
五官、眼型和笑容在照片中都可能与原图有所不同。照片质量越差，模特就越会进行后期修饰。.
增加并不意味着增加细节。
放大小照片时，系统会通过估算来创建新的像素。虽然感知到的清晰度会增加，但实际信息量并没有增加。.
务必保留原件。
恢复后的版本是一种诠释。原始文件才是文档，不应覆盖它。.
人工智能真正发挥作用的时候。
它在某些用途上表现出色，而且风险很低。. 去除扫描照片上的划痕、污渍、折痕和泛黄。 这是一种物理损伤修复：图像信息仍然存在，该模型只会清除图像信息表面的部分。.
同样的道理也适用于 修正褪色 并且为了 噪音 这是在光线较暗的环境下扫描的。这些操作充分尊重了照片本身所呈现的信息。.
当照片尺寸小、模糊不清或分辨率极低时，问题就开始出现了。此时，模型可用的信息非常有限，最终导致模型过度变形而非有效校正。这就造成了皮肤僵硬、面部相似但不完全相同的现象。.
着色是一个合理的推测。
给黑白照片着色是这种界限最明显的例子。. 那部电影里根本不存在色彩信息。 该模型从数百万个示例中选择可能的颜色。.
结果通常很漂亮也很令人兴奋，这本身并没有错，只要观众能清楚地看出颜色是重新生成的。比如，裙子原本可能是蓝色的，但渲染出来却是绿色的，人工智能根本无从得知。.
如何才能不后悔使用它。
切勿覆盖。
将恢复文件另存为新文件。原始文件为历史记录，云端存储中没有备份副本。.
并排比较两张脸。
在打印或寄给家人之前，请检查照片中的人是否还像他本人。.
数字化进程要比以前更快。
良好的数字扫描，在均匀的光照和高分辨率下，可以提供更多信息，并降低人工智能进行发明创造的可能性。.
常见问题解答
她创作了一个清晰、合情合理的版本。原作越糟糕，最终的成果就越像是虚构，而更像是对原作的还原。.
不。因为图像现在包含人工生成的细节，它不再是拍摄内容的有效、忠实的记录。.
请查看您的图片政策。许多人会将图片上传到云端处理，这意味着您的家庭照片会离开您的设备。.
它功能强大：对比度调整、裁剪、色彩校正和更好的扫描功能可以解决许多问题，而无需生成任何新数据。.
这款工具非常适合去除扫描件上的瑕疵并恢复色彩。但对于重建几乎无法辨认的人脸，它只能还原出人脸的某个版本——在打印和装裱之前，了解这一点很有必要。.