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这款AI修复工具在面部处理上有何特殊优化？效果如何？

2025-08-30

1.2 K

面部增强技术解析

项目采用了专门的面部修复优化方案，主要通过三个层面实现：

1. 技术实现

采用dlib的68点特征检测精准定位五官
独立的面部增强模型（存储在Face_Enhancement目录）
结合同步批标准化保证特征一致性

2. 处理效果

细节还原：能重建模糊的眼睑、嘴唇纹理等微结构
肤色校正：自动修复褪色照片中的皮肤色调
去噪能力：有效消除胶片颗粒噪点和扫描伪影

3. 使用建议

对于严重损坏的人像照片，建议：

优先选择正脸清晰的照片
分辨率不宜低于100×100像素
可搭配–HR参数处理证件照等特写

测试显示，对1940-1980年代的肖像照片，能使五官可识别度平均提升62%，但极模糊的侧脸或遮挡严重的情况仍存在局限。

本答案来源于文章《OPR：智能修复泛黄、破损老旧照片的AI工具》

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