Princípio de reparo
Ferramentas utilizadasrede neural tripla (TNN)Ao lidar com arranhões, desbotamento e borrões, respectivamente, o usuário pode aprimorar o efeito:
Guia de otimização passo a passo
| Tipo de problema | prescrição |
|---|---|
| seriamente danificado | Use primeiro o modo "Somente reparo" e depois ative a função de coloração quando terminar |
| foto de grupo | Focalize o rosto de alguém para aumentar o zoom localmente e, em seguida, aplique o estilo global |
| elenco de cores | Etiquetagem manual de áreas com cores conhecidas (por exemplo, "uniformes militares devem ser verde-oliva") |
técnica avançada
- Adicione palavras-chave de época (por exemplo, "tons vintage dos anos 50") ao colorir fotografias em preto e branco
- Reduza a "Sharpening Intensity" (Intensidade de nitidez) para evitar a plasticidade ao trabalhar com texturas em fotografias antigas
- Salve a camada original para ajustes de comparação
Recomendações de hardware
Modo máximo + saída 4K para obter mais detalhes ao processar fotos com mais de 100 anos
Essa resposta foi extraída do artigoFlux Kontext AI: ferramenta de geração e edição de imagens com IA sensível ao contextoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o processamento de IA do Flux Kontext em cenários de restauração de fotos antigas?
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