老照片修复：手工、数码与人工智能

裂口、黄斑或缺失的一角，会让家庭照片变得难以辨认。文物保护人员处理纸质原件，数码修图师编辑扫描件，生成式AI则可以在信息不足的地方推测细节。

这些方法的结果可能看起来相似，实际做的事却不同。了解区别后，您可以更清楚地决定要保留什么、修改什么。

保存纸质照片

照片保护工作首先关注的是原件。Image Permanence Institute（图像永久性研究所）和Northeast Document Conservation Center（东北文献保护中心）等机构都致力于摄影材料的保存。

保护人员会根据照片的状况，处理卷曲、撕裂或乳剂剥落等问题。修补可能用到日本和纸和小麦淀粉糊；清洁则需要选择适合材料的海绵或溶剂凝胶。先让原件稳定下来，再考虑是否补色。

补色材料应尽可能方便日后去除。水彩、石墨和照片修色染料可以用细小的点涂在缺损处，在正常观看距离下与影像融合。Spotone是20世纪常见的修色产品，Gamblin Conservation Colors也是用于文物修复的颜料。

影楼也曾使用从受损照片翻拍出的底片，在副本上修饰，避免直接改动原件。

文物保护与商业人像修饰的目的不同。20世纪三四十年代，影楼会在底片上修瘦下颌、淡化皱纹、补画发际线；合成肖像至少可以追溯到19世纪60年代。保护工作强调保留现存证据，因此对缺失细节的补绘有一定限制。

编辑数字副本

Photoshop于1990年2月发布，使修图师可以编辑扫描件，同时保留纸质原件。图层和蒙版能把不同修改分开，方便日后调整。

仿制图章把一处的像素复制到另一处。2002年Photoshop 7引入的修复画笔，还会把复制的纹理与目标位置的色调融合。修图师也可以分别检查色彩通道。如果某个通道的噪点明显更多，单独调整可能让部分细节重新可见。

修复前需要先判断问题：痕迹来自乳剂还是扫描仪玻璃？污渍只影响一个色彩通道吗？对比度是整体降低，还是只在局部变淡？

频率分离把大范围的色调和细微纹理放在不同图层上，便于处理变色，同时保留颗粒。严重受损的肖像仍可能需要经验丰富的修图师花上大半个工作日。

从其他区域复制像素，并不能证明缺失部分原来是什么。如果半张脸已经消失，补全它就需要作出推测。

生成式AI补充了什么

DeOldify于2018年作为开源上色项目发布。其他例子包括腾讯ARC于2021年推出的GFPGAN，以及南洋理工大学S-Lab于2022年推出的CodeFormer。一些照片编辑应用也提供神经滤镜。

这些模型结合原图中残留的线索，以及从其他图片中学到的规律，可以减少噪点、让小尺寸的人脸更清楚，或为黑白照片上色。在原图信息不足的地方，它们也会生成看似合理的细节。

这些细节可能是错的。被涂成蓝色的裙子原本可能是红色，眼睛、发际线、首饰和徽章也可能改变。有些错误很明显，例如模糊的身体上出现过于光滑的脸，或裂痕被当成皱纹。

CodeFormer描述了保真度与视觉质量之间的取舍。结果越清晰，不代表越接近原貌。请仔细对照原图，尤其留意那些用来辨认人物的细节。

保留修改记录

纸质照片上的补色可能在侧光下显现。Photoshop图层文件保留了编辑信息，合并成JPEG后，这些信息就会丢失。生成式AI的结果则把保留的细节和生成的细节放在同一张图里。

C2PA内容凭证可以在文件中附上处理记录。也请保留未经处理的扫描件，方便对照不同版本。

BackInTime在数字副本上减少污渍和裂痕、改善对比度，并按您的选择上色。原来的感光材料没有记录这些颜色，因此上色仍然是诠释。请同时保存原始扫描件和修复版。

如果想先试一张照片，老照片修复实用指南介绍了制作副本、选择设置和对照原图检查结果的具体步骤。