Atkurti nuotrauką

Įkelkite nuotrauką ir pasirinkite funkciją.

Kreditai: papildyti

Galite pažymėti abu veiksmus — jie atliekami kartu už 1 kreditą.

AI modelis

Aplankus galite kurti Mano nuotraukų skiltyje.

Rezultatas

Čia atsiras atkurta nuotrauka.

Modelių palyginimas

Ta pati sena nuotrauka, atkurta su skirtingais AI modeliais.

Originalas

Originalas

Sena, pažeista nuotrauka prieš atkūrimą.

Greitasis modelis — 1 kreditas

Greitasis modelis — 1 kreditas

Kokybės pagerinimas ir spalvinimas, 2K raiška.

Aukščiausia kokybė — 2 kreditai

Aukščiausia kokybė — 2 kreditai

Detaliausias atkūrimas, 4K raiška.

Svarbus pastebėjimas apie spalvinimą

Kai dirbtinis intelektas nuspalvina nespalvotą ar išblukusią nuotrauką, jis neatkuria tikrąsias originalo spalvas — jų įrašo paprasčiausiai nėra. AI spalvas išveda spėliodamas remdamasis vizualiniais įrašu, kurį mato pačioje nuotraukoje: drabužių audinio faktūra, apšvietimo šešėliai, objektų forma, odos atspalviai ir kitos užuominos, taip pat išmoktomis schemomis, kaip panašūs objektai paprastai atrodo realiame pasaulyje. Pavyzdžiui, mėlynas marškinėlis atpažįstamas iš audinio sandaros, o lapai spalvinama žalia, nes modelis žino, kad medžių lapai būna žali.

Tai reiškia, kad spalvos nėra istoriškai tikslios. Jos yra greičiausiai tikėtinas modelio spėjimas, ne pagrįstas atkūrimas. Kartais spalvos gali atrodyti nenatūralios arba neatitikti to, kaip objektas iš tikrųjų atrodė — pavyzdžiui, spalvoti drabužiai gali įgyti kitą atspalvį, o retesni tonai (pvz. tam tikri rūbai ar interjero detalės) gali būti nuspalvinti netinkamai. Spalvinimo rezultatas taip pat skiriasi tarp modelių: Greitasis modelis gali palikti švelnesnius, mažiau išraiškingus tonus, o Aukščiausios kokybės modelis paprastai sukuria ryškesnes, detalesnes spalvas.

Todėl atkurtas nuotraukas vertėkite kaip kūrybiškus spėjimus, o ne kaip patikimą istorinį dokumentą. Jei jums svarbu, kad spalvos atitiktų tikrovę, patariame palyginti rezultatą su kitais šaltiniais ar paprašyti pažįstamų, kurie atpažįsta nuotraukoje esančius objektus. Pakartotinis generavimas su aprašyta pastaba (žr. žemiau) gali padėti modeliui priartėti prie norimo rezultato, tačiau visišio tikslumo garantuoti neįmanoma.