背景

需要修复正面人像照片，获得的原始底图往往是模糊不清的证件翻拍图或者集体照图片，如果是集体照对应到每一张脸用于分辨的像素少并且质量差。

误区

低分辨率 和 低质量 是两个不同的概率。高质量的图片不仅要有高的分辨率还要有高的清楚度。

低分辨率指的是图像没有足够的像素点，因此不足以对图像中的物体人物等等进行分辨，想象极端情况，将一个人的全身照缩小成一个点，既使一个点有32位数据理的描述，也完全无助于识别出这个人的任何特征。

低质量指的是不清晰、模糊，一张高分辨率的图像也是可以低质量的，最简单的实现就是在PS中对一张图像进行高斯模糊处理。

某些字母站上对于修复图片的风气

动不动就炸烈、王炸、迄今为止，史上最。。。，标题党居多。要不就是用一张已经有很多细节的图再来一次放大，根本不切合实际使用环境。用一张明星的全身照片来演示放大的效果根本没有一点意义。

现实应用

实际应用中，如果我们要修复一张图像，是既要放大图像，拥有更多的像素点对图片进行描绘，同时也需要这些像素点是有助于提供细节的（得到的是分辨率高且清晰的图像），而我们能得到的原始图像往往是既缺少足够的像素往往又模糊，普通的放大即使采用各种采样方法nearese,lanczos,不同的插值方式，并不能增加细节，只是对原有的像素简单采样后插值出来新增的部分。

举例来说：对于一张人像，在放大修复前头发部分往往是一团黑，如果放大，我们并不希望得到的只是简单的一团更大的黑，而是一丝丝有细节感、层次感、有发丝包括和光源互动返光的黑色。普通的插值放大是不可能得到这些细节部分的，只能通过AI模型进行推理预测能得到更好的效果。最好的还是有针对性的人像、甚至更具体到人物面部大头像的AI模型，而非通用型的AI模型才能有更好的修复效果。

那如果需要修复的是风景，比如水体、树干等的静态物体需要AI模型有识别并预测增加对应的材质纹理才能得到更好的效果。

因此并没有通用的方法适用于所有图像的修复放大，适合风景的AI模型就不适合放大修复人像，适合人脸的可能就不适合全身，适合动漫风格的模型就不适合真实场景。

所以对于需要修复放大的到底是什么需要有清晰的认识，在放大修复的不同阶段针对性的采用不同AI模型来解决问题。

限定

本文限定环境为证件大头照的正面人脸，在一些关键点上扩展一些其他相应的知识

步骤

1. 测试图片的获得
   为避免肖像权的纠纷，这里演示从百度网站上找到的老旧的照片，如下图（如有侵权，请联系我删除，图片来自于百度图片搜索）
   
   比如上图，无论分辨率如何，都不清晰。这往往是我们实际遇到的情况。

分辨率 720*927 96DPI

图总像素值大约66W

2. 修复并放大2倍后的效果（放大4倍的话超过了允许上传的附件大小）

可以观察到很多细节部分是通过AI模型增加的，头发丝的质感，蓬松的质感，发丝，脸部的一些正常的瑕疵，瑕疵并不是缺陷，但凡正常人脸都或多少有一些痕迹。当然最顶上头顶的头发部分处理的不怎么好，这里没有处理脖子和衣服的部分。只针对了人脸，要求是相似度以及放大清晰的要求。并且没有使用大模型来处理，仅使用了人脸修复增加锐度的一个比较小的AI模型。

3. 工作流节点
   
4. 简单说明
   从左至右

1. 第1个不用提了，加载图像
2. 然后接一个 按系数缩放 主要是如果获得的图片分辨率非常小的话，这里建议填2，非常小的概念是指一张图只有100*200，这种10W左右或以下的像素点，需要先来一次简单的放大，以获得更大的操作空间
   
3. 多重放大堆
   这里的作用并不是放大，使用一些模型用于去除还原JPEG本身压缩造成的图像损失和噪点
   JPEG是一种有损的压缩算法，具体不展开，这里的一些模型的用途就在于消除由于JPEG压缩造成的对图像的影响，前2项开启，最后一项是去噪，如果开启，最后面的头发丝的效果会变差，倍数不填就是不放大，只在前一步的结果上进行
   

4）面部修复

这里很重要，按图示的模型效果最好，精确度是和原人物的相似度，我这里的目的是还原度更重要，因此填1，减少这个数值就会增大和原人物的差异

5）使用AI模型放大
这里用的是Helaman大佬专门针对低质量的人脸放大的模型，详细可以参看下面的模型说明
https://openmodeldb.info/models/4x-FaceUpSharpLDAT

该模型的多个版本的说明：
可以尝试其他几个和人脸相关的放大模型

这一步的放大是整个工作流中最耗时的部分
另可以尝试一下下面这个用于人脸的放大模型：
https://openmodeldb.info/models/4x-FFHQDAT

展开

如果这里需要放大的是一张风景照片呢？
可以参看
https://openmodeldb.info/models/4x-LSDIR
https://openmodeldb.info/models/4x-LSDIRplusN
这两个模型，主要是针对建筑风景之类进行了训练，放大修复正如我之前提到的，并没有一招鲜吃遍天的工作流，取决于你需要放大处理的对象是什么，然后再采用不同的针对性的AI模型才能有更好的效果。
其他模型可以参看
https://openmodeldb.info/users/helaman
这位大佬无私分享的各种针对性的放大修复模型

后记

整张图只要人脸部分清楚了，其他部分并不是关注重点，看的人自然就觉得清晰了
当然如果要再处理，就需要使用蒙板对于非人脸部分进行使用AI大模型进行使用提示词的重绘工作，本文不展开