文章目录
- 老照片修复上色
-
- SD模型
- Node节点
- 工作流程
- 开发与应用
- 效果展示
老照片修复上色
该工作流专门设计用于老照片的修复和上色，通过一系列高级的图像处理技术，包括深度图预处理、面部修复、上色和图像放大等步骤，来恢复老照片的质量并增加色彩。首先，工作流加载老照片并进行初步的图像尺寸调整。接着，利用面部修复模型改善面部区域的细节和表现，同时应用深度学习模型和控制网络精细调整图像的色彩和细节。此外，还包括使用VAE编码和解码技术来优化图像质量和增加细节。最后，通过高级放大技术提升图像分辨率，确保修复后的老照片具有高清质量。
SD模型
| 模型名称 | 说明 |
|---|---|
GFPGANv1.4.pth |
面部修复模型，专注于改善老照片中人脸的细节和清晰度。 |
ESRGAN_4x.pth |
图像超分辨率模型，用于在不丢失细节的情况下放大图像。 |
codeformer模型 |
用于面部修复的另一种模型，优化人像照片中的细节和自然性。 | <
