生成式 AI 将不完美的照片恢复到完美状态 作者：

priya33

日 阅读时间 2 分钟 复制 URL 文章阅读百分比 Cloudinary 继续通过其最新产品：生成式恢复，将生成式 AI 创新添加到其可编程媒体产品中。 这个新工具使用生成式人工智能来纠正旧的和损坏的图像。 无论是处理用户生成的内容、老式照片、扫描图像还是因过度压缩而损坏的图片，生成恢复都可以将曾经难以看到的内容带入视野。 工作原理复制链接到此标题生成修复是一个复杂的过程，用于检查图像是否存在压缩伪影和划痕等缺陷。 恢复损坏的图像是一个两步过程。 首先，生成式人工智能利用恢复模型来恢复在过去的处理过程中可能丢失的原始图像细节。 接下来，应用生成细化模型来增强受损区域，从而恢复图像。 去除人为引入的原始噪声显着提高了图像质量。 生成还原删除/改进了什么？复制此标题的链接 1. 严重的压缩伪影。 生成恢复擅长消除严重压缩图像中的伪影，消除难看的缺陷。 2、降噪。 颗粒状图像会破坏网站的用户体验。 生成恢复可减少噪音，将颗粒状视觉效果转变为清晰、清晰、更专业的图像。

3.图像锐化。 生成恢复通过锐化模糊边缘 沙特阿拉伯电话号码表 来消除模糊。 使用情况将链接复制到此标题 生成还原功能是通过我们的 SDK 中的 gen_restore 转换命令（或 URL API 中的 e_gen_restore）调用的。 一些示例和代码来查看它的实际效果。 模糊的衬衫和鞋子 清晰的衬衫和鞋子 控制每个重叠图像的显示量。 0 表示第一个图像完全隐藏，第二个图像完全可见。 100 表示第一张图像完全可见，第二张图像完全隐藏。 50 表示两个图像均半显示、半隐藏。 您可以将生成还原与改进（或 e_improve）效果结合起来 令人印象深刻的结果。 虽然生成恢复可以解决压缩伪影，但改进效果可以增强颜色、对比度和亮度。 模糊自拍 清晰自拍 控制每个重叠图像的显示量。 0 表示第一个图像完全隐藏，第二个图像完全可见。 100 表示第一张图像完全可见，第二张图像完全隐藏。 50 表示两个图像均半显示、半隐藏。 .jpg 有关生成还原的更多信息，请查看完整文档 。 该功能目前处于测试阶段，因此请阅读使用说明。 使用案例复制链接到此标题 1. 增强用户生成内容 (UGC)。




用户生成的内容经常遭受过度压缩，尤其是由业余摄影师拍摄时。 通过将 Generative Restore 与 e_improve 相结合，您可以提高 UGC 图像的质量。 2. 恢复旧图像。 扫描用于网站和应用程序（例如新闻和娱乐平台）的复古和历史照片可以从生成恢复中受益匪浅。 3. 修复损坏的图像。 在许多情况下，原始图像无处可寻。 衍生图像遭受过度压缩或其他与生产相关的损坏。 生成恢复可以将这些资产恢复到原始状态。 结论复制链接到此标题 对于任何处理旧的、损坏的或压缩不良的图像的人来说，Cloudinary 的 Generative Restore 是一个强大的工具。 借助生成式 AI 的力量，您可以恢复视觉效果、消除缺陷并确保您的内容脱颖而出。 无论您需要改进复古图像以保存历史，还是增强现代用户生成的内容，生成恢复都可以让您轻松获得出色的结果。 立即注册免费的 Cloudinary 帐户。 想要更详细地讨论此博客的主题吗？ 然后前往 Cloudinary 社区或其相关的 Discord 并获得您所有问题的答案。