修复老照片中的模糊面孔：AI 人脸修复真正发挥作用时

我爸妈第一次约会时的一张照片——1973年，坐在餐厅卡座里——我爸的脸就是稍微有点失焦。不算太糟，但你看不太清他的表情。多年来我就接受了。然后我发现了面部修复AI。

结果跟我想的不太一样。有些照片修复得非常惊艳。有些修复得很诡异。以下是我学到的面部修复到底什么时候管用的经验。

模糊和微小的区别

这个区别很重要。真正模糊的脸——边缘柔和、缺乏清晰细节——通常可以显著改善。AI有足够的像素数据，只需要锐化和重建。微小的脸——比如合影背景里只占30×30像素的脸——困难得多。信息量根本不够AI发挥。我的经验：人脸至少80×80像素，面部修复才会有效果。低于这个数字，结果不可预测。

GFPGAN v1.4 vs v1.3：实际差别

GFPGAN有两个主要版本，用途不同。v1.4优先保持人物可辨认——会保留更多原始面部结构，哪怕增强效果稍弱。v1.3追求最大清晰度，过程中可能轻微改变面部特征。家庭照片我永远用v1.4。宁可照片稍微软一点但我爸还是我爸，也不要锐利到像AI生成的通用人脸。

面部修复什么时候反而更糟

有些情况应该完全跳过。戴眼镜的人——AI有时会把镜框当成脸的一部分，在眼睛周围产生奇怪的伪影。脸上有强烈阴影的——比如帽檐或百叶窗造成的阴影——AI可能试图"修正"阴影，导致不自然的光照。还有本来就清晰锐利的脸，再处理只会毁掉它。

我的面部处理流程

1. 先整张照片做修复（划痕、褪色等）。
2. 检查人脸。如果已经很清晰，到此为止。
3. 如果面部柔和或模糊，用默认设置跑面部修复。
4. 对比。如果结果看起来被处理过，降低强度。
5. 最后放大——永远不要先放大再做面部修复。

那张爸爸在餐厅的照片现在装裱在我桌上，他的表情终于清晰可见了。不算完美——永远也不会是——但那是他，这就够了。