在AI绘画工具Stable Diffusion的controlnet模子中，除了我们之前测试过的一众适配sdxl的模子以外，还增长了一款名为Recolor的新模子，它的作用是可以将优劣的图片举行重新上色。
看到这个功能，我起首想到的就是可以用它来修复那些已经年代长远的老照片。究竟在从前谁人年代，没有现在这种可以永世生存的数码照相技能，很多洗出来的照片也都随着光阴的流逝而褪去了色彩。如果能用AI技能规复这些昔日的韶光，大概能唤醒我们心底的一些暖和。
于是，我接洽爸妈帮我找来了一些他们珍存的照片。他们也很热心于这件变乱，立马给我发来了一大堆照片，此中有很多我也没见过的他们年轻的时间的样子，还包罗我爷爷奶奶外公外婆那一辈的追念。固然很多照片都是优劣的，但是仍旧能感受到谁人时间的阳光和清风。
这是我的奶奶，她离开已经有十几年了，年轻时间留下的照片不多，这一张算是生存得很好的了，谁人年代的人物照片总能让人感受到一种独特的气质。
既然是人物照片的还原，我这里就选择了realisian的写实大模子。提示词直接形貌颜色和对应的内容。比如玄色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的配景。由于优劣照片，颜色无从判定，以是有些只能靠推测了。
ControlNet这里选择Recolor，预处理处罚器有两个，颠末我的测试，选择“recolor_luminance”的效果会更好一些。
但是仅仅如许是不敷的，从渲染的效果上我发现，颜色并不是精准地出现在我们想要的位置上的，提示词之间会出现相互的污染。而且由于照片上斑驳的陈迹，纵然是配景也不可以或许做到完全同一，看来变乱并没有我想象的那么简单。
为了做到颜色与内容的同一，我启用了之前讲到过的一款cutoff插件来举行控制，依次按次序设置好颜色提示词
终于得到了一张配色精确的照片，但是还没有完，由于从前的照片像素比力低，接下来我准备将它变得更高清一点。
将照片放入到后期处理处罚中，使用GFPGAN算法将人脸变清楚
这个步调，可以将我们的五官举行重绘，但是却没有办法将照片中的头发、衣服等其他元素变清楚。
以是，接下来我将图片再发送到图生图当中，打开stableSR脚本，放大两倍。这个放大插件是全部插件中对原图还原最精准的，也是重绘效果最好的
切换到sd2.1的模子举行修复，vae选择vqgan，提示词可以什么都不写，以免对原图产生干扰。
启用MutiDiffusion插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能资助我们在显存不敷的环境下，将图片放大到富足的倍数。
好了，颠末一顿操纵，我们就将这张图片处理处罚完成了。
对比一下看看，之前的优劣照片和颠末上色高清化完成之后效果。
同样的步调，又还原了一张我妈妈的照片。在问到她当时穿的什么颜色衣服的时间，她记得可清楚了，想都没想就告诉我说是绿色的。
这两张还算容易的，接下来就遇到比力棘手的照片了。
比如这一张，是我外公外婆带着我妈和我母舅。外公走得更早，我乃至都没见过一面，只有这些照片还记载着他存在的陈迹。而这张照片也有些年初了，不绝被外婆好好生存着。人物多、场景复杂，像素非常的低，使得这张照片处理处罚起来难度很大。
我起首在ps内里举行了一下角度的调解和照片的裁切，然后使用刚才的步调举行上色，但是直接上色的效果有点像是加了一层黄色滤镜，有颜色但是年代感还是太强了。
而太具体的颜色指定，又容易让画面污染严峻，由于内容着实太多了，光是指定衣服就得十来个颜色提示词，AI能分辨得清才怪。
以是我决定放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，剩下的交给AI去自行决定。于是，我从网上找到了一张神仙洞的照片，让AI去帮我匹配色调。
加入第二个controlnet来控制颜色，使用的是t2ia_color的模子。
关键词只给了：蓝天、绿树、灰石砖这么简单的几个词。
颜色终于正常了，末了颠末脸部的修复和放大，得到了终极的效果。
对比一下前后的效果，谁人流逝的韶光仿佛又返来了，外婆看到后也非常高兴，在微信上连连夸赞。
同样难度的尚有这张照片，是外婆带着我妈和母舅拍的合影，应该是在影棚里拍的，配景是张画。这张照片的难点重要还是内容太多了，无法逐一指定颜色，以是我只能逐个上色，再用ps举行融合。
过程太繁琐我就不写了，直接上图。
看着这些老照片一张一张的翻新，思绪也会陶醉在某段韶光里。大概未曾去过，但又总以为似曾相识；大概相隔迢遥，但又以为触手可及。
写在末了
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发表于 2026-2-23 11:08:04