古い写真のぼやけた顔を修正する: AI による顔の復元が実際に機能するとき

両親が初めてデートした時の写真があります。1973年、小さな食堂のボックス席——そこで父の表情だけが、ほんの少しピントがずれているんです。ひどくはないけど、表情がちゃんと読み取れない。何年もの間、「まあそういうものだ」と諦めていました。そしてAIの顔復元に出会いました。

結果は予想とまったく違いました。驚くほど美しく復元できた写真もあれば、不気味なほど変になってしまった写真も。以下は、AI顔復元が本当に効果を発揮するタイミングについて、私が学んだすべてです。

「ぼやけている」と「小さすぎる」は別問題

この区別がとても重要です。本当にぼやけている顔——エッジが柔らかく、細部がはっきりしない——は、劇的に改善できることが多いです。AIが処理できるだけのピクセルデータが存在しているからです。しかし小さすぎる顔——集合写真の背景に30×30ピクセルで写っているような——ははるかに難しい。AIが作業するための情報がそもそも足りていないのです。

私の経験則：顔の領域が最低でも80×80ピクセルあれば、顔復元はたいてい効果を発揮します。それ以下だと、結果は予測不能です。

GFPGAN v1.4 と v1.3：実際の使い分け

GFPGANには主に2つのバージョンがあり、用途が異なります。v1.4は人物の「らしさ」を保つことを最優先します——たとえ強調の度合いがやや弱まっても、元の顔の構造をできるだけ維持します。v1.3は最大限の鮮明さを追求し、その過程で顔の特徴がわずかに変化することがあります。

家族写真には必ずv1.4を使います。父が父らしく見える、少しソフトな写真の方が、くっきりしすぎていてAIが生成したような別人の顔になるよりずっといいからです。人物の同一性があまり重要でないケース——古い新聞の切り抜きや歴史的資料など——ではv1.3で十分です。

顔復元がむしろ逆効果になるケース

まったく使うべきでないケースもあります。メガネをかけている人の場合、AIがフレームを顔の一部と解釈してしまい、目の周りに奇妙なアーティファクトを作り出すことがあります。帽子のつばやブラインドによって顔に強い影が落ちている写真では、AIがその影を「修正」しようとして、不自然な光の当たり方になります。そして、すでにくっきりしている顔にさらに処理を加えると、画質が劣化するだけです。

私がたどり着いた顔復元のワークフロー

膨大な数の家族写真を処理してきた結果、今のやり方はこうです：

1. まず写真全体の修復（傷、退色、シミなど）を行う。
2. 顔をチェック。すでに十分きれいなら、ここで終了。
3. 顔がソフトだったりぼやけている場合は、デフォルト設定で顔復元を実行。
4. 実行前と後を比較。加工感が強すぎる場合は、設定を少し弱める。
5. 最後にアップスケール——顔復元の前にアップスケールしてはいけない。

この順序で、最も安定して自然な結果が得られるようになりました。食堂での父の写真は、今では額に入れて机の上に飾ってあります。彼の表情がようやくはっきりと見えるようになりました。完璧ではありません——完璧になることは決してないでしょう——でも、ちゃんと「父」なんです。それこそが一番大事なことです。

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