老照片修复教程：多人老照片修复

发布时间：2025-02-25 04:48

照片修复：用专用软件处理老照片，还原色彩。 #生活技巧# #生活小妙招# #亲子教育小常识#

大家好，我是每天分享AI应用的萤火君！

之前给大家分享了使用AI修复老照片的方法：AI修复老照片的完整教程来了！，该方法对于普通老照片和有划痕的老照片都有不错的修复效果，反响热烈，很多同学都特别感兴趣。

不过之前分享的方法只对单人老照片有效，如果照片中有多个人的时候，人物的面部信息就会混淆。经过探索研究，我找到了一些修复多人老照片的方法，这篇文章就来给大家分享下其中的方法原理。

效果展示

废话不多说，看看效果。

先来一张双人照，脸型和气质的还原度还是很高的：

再来一个十几口的大家庭，原图人物的五官特别模糊（这张图上还有进一步优化的空间）：

方法原理

多人老照片修复使用的还是ComfyUI工作流，一键重绘，方便不少。工作流下载方式见文末。

简单多人老照片修复

先来看一下简单两人老照片修复的工作流。

这里我们主要采用SD图生图的方式对老照片进行修复，SD生成图片先要编写提示词，这里请根据图片内容自行调整，不懂英文的可以用翻译工具处理下。

因为AI绘画的结果是比较随机的，为了保持图片整体结构和人物的轮廓不变，所以这个工作流使用了三个ControlNet来进行约束：深度、姿势和线稿。

不过只有ControlNet还不够，对于人物的五官等细节，ControlNet的控制作用有限，所以图生图采样之后，我们又使用了AI换脸技术来还原人物的面部五官细节。

这个工作流对于普通破损较少的多人老照片有比较好的处理效果，如果破损严重，就需要其它处理方式了，比如先修复破损（《AI修复老照片的完整教程来了》这篇文章中有介绍），然后再进行SD采样重绘。

超多人老照片修复

再看一下效果展示中超多人老照片的修复原理。

首先使用了 molmo 模型进行提示词的反推，这样我们就不用自己费劲吧啦的编提示词了，经过测试，这个提示词的生成效果很不错，感觉提示词的准确度比我之前介绍的 joy_caption 还要强一些。

然后这个工作流使用了 Flux+SD 放大来对原图进行了重绘：

在重绘过程中使用了 Flux 的一个ControlNet模型：Flux.1-dev-ControlNet-Upscaler，这是一个专门为Flux.1，模型打造的高清放大控制网络，这样我们就可以生成相对原图更为清晰的照片。

因为原图损失的太厉害，经过Flux重绘出来的图虽然能看清人脸了，气质把握的也还好，但是还不够清晰，仍旧有很多的噪点。

下一步，就是把这张图继续传给后边高清重绘节点进行处理，可以选择多重放大、SUPIR等节点进行进一步处理。

如果要把黑白图片转换为彩色图片，我们还要进行上色处理，可以选择 DDColor 这个插件。

最后，就得到了一张比较清晰的彩色照片。

这个工作流能够处理五官比较模糊的图片，对于十人以上的老照片修复效果比较强，目前还有进一步优化的空间，后续我将继续测试。

资源下载

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