Как улучшить качество старых фото и видео с помощью нейросетей

Я, как цифровой реставратор, повидал многое. Люди приносят мне не просто старые фотографии в пожелтевших конвертах или на выцветшем картоне. Они приносят целые истории. Вот прабабушка в день свадьбы, вот отец совсем маленький на трехколесном велосипеде. Часто эти снимки — единственное, что осталось от тех времен. И, конечно, время их не пощадило. Царапины, пятна, выцветшие краски, а то и вовсе черно-белая пленка, которая уже мало что передает, кроме общих контуров. Раньше моя работа была сродни ювелирной. Часы кропотливого труда в фоторедакторах, ручное удаление каждой пылинки, попытки угадать правильный цвет. Это было долго, дорого и не всегда давало идеальный результат. А сегодня? Сегодня у нас появились невероятные помощники — нейросети. И это, я вам скажу, изменило правила игры. Понимаете, это не просто фильтры в телефоне. Это сложные алгоритмы, которые способны анализировать изображение, понимать его содержимое и, по сути, додумывать утраченные детали. Они возвращают к жизни то, что казалось навсегда утерянным. И видеть реакцию людей, когда они впервые видят четкое, яркое лицо своего предка, — это, пожалуй, лучшая часть моей работы.

Основные задачи реставрации. С чем борются алгоритмы

Каждая старая фотография или видеозапись — это, ну, как пациент со своим набором «болезней». Нельзя просто нажать одну кнопку «сделать хорошо» и получить шедевр. Сначала нужно провести диагностику. Нейросети как раз и обучены распознавать и лечить эти самые распространенные проблемы. Если говорить просто, то вот основные враги, с которыми мы имеем дело.

• Физические дефекты. Это самое очевидное. Царапины, заломы, трещины, следы от пыли или влаги. Все то, что происходило с фотографией за долгие годы ее хранения где-нибудь в коробке на антресолях.
• Потеря цвета и выцветание. Химические процессы в фотоэмульсии со временем приводят к тому, что яркие цвета тускнеют, а общий тон снимка уходит в желтизну или сепию. Иногда цвета искажаются до неузнаваемости.
• Недостаток детализации. Старые камеры, особенно любительские, не могли похвастаться высокой четкостью. Лица на групповых снимках часто размыты, мелкие детали просто отсутствуют. А если фотография сама по себе маленькая, при увеличении мы получаем сплошное «мыло».
• Цифровой шум и зернистость. Пленка имеет свою структуру — зерно. На некоторых снимках оно выглядит художественно, а на других просто мешает, скрывая детали. При сканировании к этому добавляется еще и цифровой шум.

Нейросеть, по сути, учится на миллионах других изображений. Она видела тысячи чистых лиц, тысячи неповрежденных пейзажей. И когда она видит царапину на щеке, она не просто ее замазывает. Она анализирует окружающую кожу, ее текстуру, освещение и достраивает поврежденный участок так, как он, скорее всего, должен был выглядеть. Это и есть та самая магия.

Итак, когда мы поняли, с чем имеем дело, можно переходить к самому интересному — к процессу улучшения. Современные алгоритмы умеют делать поистине удивительные вещи, которые еще лет десять назад казались фантастикой. Увеличение разрешения и детализация Это, пожалуй, одна из самых востребованных функций. У вас есть крошечный снимок 3×4 сантиметра, на котором лицо человека — просто размытое пятно. Нейросеть способна не просто увеличить его размер, а «додумать» недостающие пиксели. Она проанализирует общие черты и сгенерирует правдоподобные детали: ресницы, текстуру кожи, блеск в глазах. Честно говоря, это до сих пор меня поражает. Иногда резульатат получается настолько реалистичным, что кажется, будто снимок сделали вчера на современную камеру. Конечно, алгоритм может и ошибаться, дорисовывая что-то свое, но в большинстве случаев это настоящий прорыв. Удаление дефектов Здесь все более-менее понятно. То, на что я раньше тратил часы с инструментом «штамп» и «восстанавливающая кисть», нейросеть делает за минуты. Она автоматически находит царапины, пыль, пятна и аккуратно их ретуширует. Самое главное, что она делает это интеллектуально, сохраняя естественную текстуру. Ну, понимаете, она не просто ставит «заплатку», а вписывает ее в общую картину, учитывая свет и тень. Это колоссальная экономия времени и сил. Колоризация А вот это очень интересный и спорный момент. Раскрашивание черно-белых снимков. Нейросеть, опять же, основывается на своем «опыте». Она знает, что небо обычно голубое, трава — зеленая, а кожа человека имеет определенные оттенки. И она делает предположение. Важно понимать, что это именно предположение, художественная интерпретация. Алгоритм не знает, какого цвета на самом деле было платье у вашей прабабушки. Он выберет наиболее вероятный, по его мнению, цвет. Но даже с этой оговоркой, эффект от колоризации бывает ошеломляющим. Черно-белый мир вдруг обретает краски, и персонажи на фото словно оживают, становятся ближе и понятнее. В общем, когда люди спрашивают меня, как можно улучшить качество старых фото и видео с помощью нейросетей, я обычно начинаю именно с этих трех китов: детализация, очистка и цвет. Это основа, которая способна преобразить почти любой архивный снимок.

Хорошо, с общей теорией мы разобрались. Теперь давайте пройдемся по шагам. Когда ко мне попадает снимок, я не просто бросаю его в первую попавшуюся программу. Процесс имеет свою логику, и порядок действий здесь, ну, очень важен. Неправильная последовательность может испортить даже хороший исходник, и вместо улучшения мы получим пластиковую кашу. Поэтому я обычно действую по проверенной схеме. Шаг 1. Увеличение разрешения и восстановление деталей лиц Первым делом я почти всегда занимаюсь разрешением. Особенно если на фото есть люди. Современные алгоритмы, которые специализируются на лицах, творят чудеса. Понимаете, это отдельная, узкоспециализированная нейросеть. Она не просто увеличивает картинку, она именно «узнает» на ней лицо и восстанавливает его по своей огромной базе данных. Она дорисовывает глаза, губы, структуру кожи. Именно поэтому сначала нужно дать нейросети максимум информации, пусть и размытой. Если сначала убрать шум, а потом увеличивать, алгоритму будет сложнее зацепиться за детали. Конечно, тут надо быть осторожным. Иногда, если лицо совсем неразборчиво, нейросеть может «дофантазировать» и придать дедушке немного чужих черт. Но в 90% случаев результат получается поразительный. Шаг 2. Удаление царапин, заломов и цифрового шума После того как мы вытянули максимум деталей и увеличили размер, пора заняться «лечением». На этом этапе мы убираем все физические дефекты. Нейросеть ищет на изображении то, чего там быть не должно, — резкие линии царапин, пятна, точки пыли. Она анализирует окружающие пиксели и заменяет поврежденный участок сгенерированной текстурой. То же самое касается и пленочного зерна или цифрового шума. Но здесь есть тонкий момент. Слишком агресивная очистка может убить всю текстуру и сделать фотографию «пластиковой», безжизненной. Поэтому я всегда стараюсь найти баланс: убрать мешающие дефекты, но сохранить характер снимка, его «воздух». Шаг 3. Колоризация — добавляем цвет черно-белым снимкам И вот, когда у нас есть чистое и четкое изображение, можно добавить цвет. Это, по сути, вишенка на торте. Как я уже говорил, это художественная интерпретация. Но современные модели стали куда умнее. Они лучше понимают контекст: например, что военная форма определенного периода имела конкретный оттенок, а цвет неба зависит от времени суток. Результат колоризации — это не истина в последней инстанции, а отличная отправная точка. Иногда я получаю почти идеальный вариант, а иногда потом вручную в фоторедакторе подправляю отдельные детали — делаю платье не синим, а зеленым, как рассказывала бабушка, или меняю цвет глаз.

Шаг 0. Правильная оцифровка (Input Standards)

Ни одна нейросеть не исправит ошибки плохого сканирования. Принцип Garbage In — Garbage Out (Мусор на входе — мусор на выходе) здесь работает на 100%. Прежде чем запускать софт, убедитесь, что ваш исходник соответствует стандартам архивного хранения:

С фотографиями все более-менее понятно. А что насчет старых видеокассет? Тех самых, с домашних праздников или утренников в детском саду. Качество там, прямо скажем, оставляет желать лучшего: дрожащая камера, рябь, низкое разрешение. Тут нейросетям приходится еще сложнее. Если фото — это один статичный кадр, то видео — это 25 или 30 таких кадров в секунду. И обрабатывать их нужно не по отдельности, а с учетом движения, чтобы один кадр плавно перетекал в другой. Но и здесь технологии шагнули далеко вперед. Увеличение разрешения и частоты кадров для плавности картинки Так же, как и с фото, нейросеть может увеличить разрешение видео, например, со старого стандарта 480p до вполне смотрибельного 1080p (Full HD). Она анализирует последовательность кадров и достраивает детали в каждом из них. Но есть и другая, не менее крутая функция — повышение частоты кадров (FPS). Старые записи часто дерганые. Нейросеть способна «дорисовать» промежуточные кадры между существующими. В результате видео с 15-20 кадрами в секунду превращается в плавное видео с 50-60 кадрами. Картинка становится невероятно живой и реалистичной, будто снята совсем недавно. Стабилизация и очистка видео от артефактов Еще одна головная боль старых записей — тряска. Снимали ведь с рук, без всяких стабилизаторов. Специальные нейросети умеют анализировать движение в кадре и компенсировать его, делая картинку стабильной. Это как если бы у оператора из 90-х вдруг появился современный стедикам. Плюс, конечно же, алгоритмы борются с типичными видео-дефектами: аналоговым шумом, полосами от изношенной пленки и другими артефактами. Все это в комплексе позволяет превратить старую кассетную запись в нечто, что не стыдно смотреть на большом экране.

Важный нюанс интерполяции (Frame Interpolation): Будьте осторожны с повышением FPS. Модели типа RIFE или DAIN, которые встраивают в софт, создают промежуточные кадры, анализируя движение пикселей. Если движение в кадре слишком быстрое (например, бегущий человек или взмах рукой), нейросеть может создать артефакты морфинга — когда рука «перетекает» в туловище. Для архивных съемок я рекомендую использовать профили Apollo (в Topaz Video AI) или ограничиться удвоением кадров, а не пытаться вытянуть 60 FPS из 12.

Обзор инструментов. От простых онлайн-сервисов до профессионального ПО

Когда меня спрашивают, чем я пользуюсь, я всегда отвечаю: «Зависит от задачи». Нет одной волшебной кнопки. Рынок инструментов сейчас огромен, и можно найти решение под любой кошелек и уровень подготовки.

• Простые онлайн-сервисы. Для большинства людей, которые хотят быстро улучшить пару-тройку фотографий из семейного альбома, этого более чем достаточно. Вы просто загружаете фото на сайт, выбираете нужные опции (увеличить, раскрасить, убрать царапины) и через минуту скачиваете результат. Это быстро, удобно и часто даже бесплатно для нескольких изображений.
• Программы для компьютера. Если нужно работать с большим объемом фотографий или требуется более тонкая настройка, то лучше смотреть в сторону десктопного софта. Такие программы предлагают больше контроля над процессом. Можно регулировать степень удаления шума, выбирать разные модели для восстановления лиц, работать с видео. Это уже полупрофессиональный уровень.
• Профессиональные плагины и ПО. Это мой арсенал. Речь идет о специализированных программах и плагинах для таких гигантов, как Adobe Photoshop или DaVinci Resolve. Они позволяют встраивать нейросетевые алгоритмы прямо в рабочий процесс, комбинировать их с ручной ретушью и добиваться максимального качества. Это требует знаний и опыта, но и результат получается соответствующий.

Важные нюансы. Ограничения технологии и как избежать неестественного результата

И напоследок хочу сказать о самом главном. Нейросеть — это невероятно мощный, но все же инструмент. Не искусственный интеллект в том смысле, как его показывают в кино. Он не «понимает» фотографию. Он просто очень хорошо натренирован находить закономерности. И иногда он ошибается.

Самая частая проблема — так называемый «эффект зловещей долины». Это когда восстановленное лицо выглядит почти как настоящее, но что-то в нем неуловимо не так. Глаза кажутся стеклянными, а кожа — пластиковой. Это происходит, когда алгоритм перестарался. Вторая проблема — «галлюцинации» нейросети. Когда на месте сильно поврежденного участка она дорисовывает что-то свое, чего там никогда не было. Например, может добавить лишний палец или странный узор на одежде.

Именно поэтому моя работа как цифрового реставратора не исчезла. Наоборот, стала еще интереснее. Я не просто нажимаю кнопки. Я руковожу процессом. Я выбираю подходящий алгоритм, настраиваю его, а после — внимательно проверяю результат. Если нужно, я беру в руки виртуальную кисть и вручную исправляю ошибки нейросети, добавляю финальные штрихи, возвращаю снимку его душу. Нейросеть делает 90% черновой работы, а я — те самые 10%, которые отделяют хороший результат от великолепного. Помните, что главная цель реставрации — не сделать идеальную картинку, а бережно вернуть к жизни дорогие сердцу воспоминания.