以便您可以在升级图像方面做出明智的决定

到 GFPGAN AI 的局限性 虽然图像修复工具发挥了巨大作用，但也存在一些即使 AI 也无法解决的局限性。 例如，图像放大算法在添加额外像素时会做出假设。它不是创建任何东西，而是从预先训练的模型中学习并使用现有数据做出尽可能接近原始的猜测。因此，这个人有可能看起来和原来完全不一样。 到 然而，该算法非常简单，因此很少发生身份丢失的情况。值得一提的是，期望人工智能生成人的精确图像是不现实的。最好的情况下，您可以期望获得较高的准确度；在某些情况下，可能会出现稍微扭曲的图像。 此外，GFPGAN是专门为面部修复而设计的。因此，如果你想重新生成一个景观或物体，你可能不会找到令人印象深刻的结果。在某些情况下，对象可能会显得过度编辑或平滑。这使得图像看起来不自然。最好使用Photoshop等照片编辑软件手动编辑放大的图像，使其看起来更自然。 目前，GFPGAN 尚未充分发挥其潜力。




因此，您会发现放大后的图像不那么清晰。而且照片看起来过于光滑。 到 最后，该工具 手机号码数据 以便您可以在升级图像方面做出明智的决定的处理能力有限。因此，您可能会发现增强大文件是有问题的，尽管旧的低分辨率图像肯定不会很大。 GFPGAN 版本的差异 GFPGAN 算法有多种版本可供您使用。后者当然更好，但在某些情况下并不总是有建设性的。例如，版本 1 可以为您的照片着色，但开发人员在后续更新中删除了该功能。 到 以下是每个版本的优点和局限性。有些版本无法在线获取，因此您需要从 GitHub 页面下载并在您的计算机上使用它们。 版本 1 GFPGAN 的第一个版本令人印象深刻。生成与输入图像非常相似的输出。此外，它还具有自动对黑白图像进行着色的着色功能。然而，它可能难以重新生成损坏的图像。 到 版本 1.2 第二个版本，即版本 1.2，是更新的算法。它将以非常高的清晰度渲染您的图像。该版本唯一的缺陷是画质较好，由于美妆功能，放大后的图像有时会过于闪亮，不自然。






该工具似乎正在实施 HDR 技术，以实现更震撼的视觉效果。然而，该功能最适合风景，同时可以使面部图像看起来像一幅画。因此，您可以使用此版本拍摄风景照片。 到 版本 1.3 版本 1.3 比前两个版本更好。减少1.2版本过亮的效果，使图像更加自然。然而，照片仍然不清楚，在某些情况下您可能会失去该人的身份。但是，它提供了比以前版本更好的结果。 1.4版本 到 1.4 版在 1.3 版的基础上略有更新，以获得更好的效果。它可以处理质量非常低的图像，从而提供最佳结果。此外，这个版本还可以自然地去除照片中的损坏。 轻松增强和恢复低质量图像 GFPGAN 是一种免费的人工智能，可将低质量图像转换为高分辨率。该工具仍在开发中，因此我们将来可能会看到更好的版本。尽管它会定期更新，但您可以在 GitHub 网站上找到以前的版本。 到 有些版本更适合特定任务，但有时所有结果看起来都相同。