Как улучшить фото с помощью нейросети?

Здесь важно понимать, что «улучшить фото» на самом деле объединяет несколько разных задач, и под каждую есть свой инструмент. Если снимок просто маленького размера и хочется увеличить его без потери четкости, подойдут сервисы для апскейлинга вроде Let’s Enhance или Topaz Photo AI: они достраивают детали там, где в оригинале не хватает пикселей. Если же проблема в шуме, зернистости пленки или смазанности от старого сканера, нужны инструменты для шумоподавления и повышения резкости, и это отдельная функция, не всегда включенная в тот же сервис.

Для раскрашивания черно-белых снимков есть специализированные инструменты вроде MyHeritage Photo Enhancer или отдельных нейросетей-колоризаторов: они на основе обучения на миллионах цветных фотографий предполагают, каким мог быть цвет кожи, неба, одежды на конкретном черно-белом снимке. Результат получается правдоподобным, но не всегда точным — нейросеть не знает, что на самом деле было надето на человеке, а угадывает по контексту.

Практический совет из моей работы с внедрением таких систем: всегда сохраняйте оригинал файла до обработки и пробуйте несколько сервисов на одном и том же снимке, потому что качество апскейла и колоризации у разных инструментов заметно отличается в зависимости от состояния исходного фото. Для сильно поврежденных семейных фотографий девяностых годов реалистичнее рассчитывать на заметное улучшение, а не на идеальное восстановление: там, где деталей на исходнике совсем не осталось, нейросеть их дорисовывает предположительно, а не восстанавливает достоверно.