Что нейросеть чинит хорошо
Старые фотографии обычно страдают от одного и того же набора проблем: заломы и трещины на бумаге, пятна от влаги и плесени, царапины от многолетнего хранения в альбоме, выцветшие или пожелтевшие цвета, зернистость и низкое разрешение самого снимка. С этим современные нейросети для работы с изображениями справляются заметно лучше, чем фильтры автоматической ретуши из фоторедакторов пятилетней давности.
Nana Banana — модель Gemini для работы с изображениями — и модели для генерации картинок в ChatGPT хорошо убирают царапины и заломы, восстанавливают чёткость лица и деталей одежды, вытягивают контраст на пересвеченных или слишком тёмных участках. С колоризацией чёрно-белых фото та же история: нейросеть анализирует контекст — тип ткани, освещение, примерную эпоху по одежде и интерьеру — и предлагает правдоподобные цвета там, где раньше это делал вручную реставратор с кисточкой и справочником по историческому текстилю.
На практике это выглядит так: сканируете фото на обычном планшетном сканере или фотографируете его при ровном дневном свете без бликов, загружаете файл в нейросеть вместе с текстовым описанием задачи — и через одну-две минуты получаете черновой результат. Дальше можно уточнять промпт и перезапускать генерацию, пока результат не устроит. Для семейного альбома, который годами лежал в шкафу с потрескавшейся бумажной основой, это кардинально быстрее, чем искать реставратора и ждать очереди на ручную работу.
Отдельная история — увеличение разрешения. Если оригинал маленький или пересканирован с низким качеством, нейросеть способна докрутить резкость и детализацию, не превращая лицо в кашу из пикселей. Разница особенно заметна на портретных снимках 1950–1970-х годов, где исходное зерно плёнки мешало разглядеть черты лица.
Промпт для реставрации и колоризации
Для реставрации и колоризации проще всего работать в два шага: сначала убрать повреждения, затем добавить цвет. Некоторые модели справляются с этим за один проход, но раздельный подход даёт больше контроля над результатом.
Промпт для реставрации (загружаете фото вместе с текстом):
Отреставрируй это старое фото: убери царапины, заломы, пятна и следы выцветания.
Восстанови чёткость лица и деталей одежды, не меняя черты лица, позу и пропорции —
портретное сходство должно сохраниться полностью. Не дорисовывай отсутствующих
людей и предметы, которых нет на исходном фото. Итоговое изображение — то же
разрешение или выше, без искажений композиции.Промпт для колоризации (можно применить к уже отреставрированному снимку):
Добавь реалистичную цветную колоризацию к этому чёрно-белому фото с учётом эпохи
[1950-е / 1960-е / советский период]. Цвет кожи — естественный, без желтизны и
пересвета. Одежда: [укажи цвет, если помните, или оставь "правдоподобный для эпохи"].
Фон — приглушённые, немного выцветшие тона, характерные для старых цветных фотографий,
а не яркая современная палитра.Если хочется пойти дальше и буквально «оживить» фото — превратить статичный портрет в короткое видео с лёгким движением, морганием, поворотом головы — для этого нужны уже видеомодели: Kling или VEO хорошо справляются с анимацией одного портретного фото в короткий ролик на несколько секунд. Подробнее про такой формат — в статье как сделать видео из фото.
Что портится и как проверить результат
У реставрации нейросетью есть предсказуемые слабые места, и о них стоит знать заранее, а не выяснять на дорогом семейном архиве.
Первое — додумывание черт лица. Если исходное фото сильно повреждено именно в районе лица (царапина через глаз, пятно на пол-лица), нейросеть иногда «дорисовывает» недостающее по своим представлениям о типичном лице, а не по тому, что там реально было. Итог может выглядеть красиво, но не совпадать с оригиналом. Проверяйте результат рядом с исходником, а не отдельно — на глаз подмена черт часто незаметна, пока не сравнишь с оригиналом.
Второе — цвет при колоризации всегда версия-предположение. Нейросеть не знает, что на самом деле было зелёное платье, а не синее — она предлагает наиболее вероятный вариант по контексту. Если точный цвет одежды или интерьера важен по семейным причинам, укажите его в промпте явно, а не полагайтесь на угадывание.
Третье — групповые фото с большим количеством лиц обрабатываются заметно хуже одиночных портретов. Чем мельче лицо в кадре, тем выше риск, что реставрация «поплывёт» именно на дальних фигурах.
Четвёртое — мелкие детали фона и предметы могут измениться сильнее, чем ожидалось: рисунок на ковре, узор на обоях, надпись на вывеске за спиной у человека нейросеть может слегка упростить или изменить, особенно если исходный фрагмент сильно повреждён. Если такие детали важны — например, это единственное фото дома, который давно снесли, — стоит явно попросить в промпте не трогать фон, только лицо и одежду.
Практический совет: всегда сохраняйте оригинал скана отдельно и работайте с копией. Если результат сомнительный, попробуйте перезапустить генерацию с более конкретным промптом — часто вторая-третья попытка получается точнее первой. Полезно также прогнать через нейросеть несколько вариантов и выбрать тот, что ближе к памяти о том, как выглядели люди и место на фото — здесь работает обычная логика подбора референсов, как и в других задачах с изображениями, о которых мы писали в статье нейросеть для фото.
Итог
Реставрация и колоризация старых фото нейросетью — задача на один вечер, а не на месяцы работы с реставратором. Хорошо подходит для семейных архивов, оцифрованных фотоальбомов, снимков для юбилеев и памятных публикаций. Не стоит ждать идеальной точности на сильно повреждённых лицах и группах — здесь нужна ручная проверка и, возможно, пара повторных попыток с более детальным промптом.
Доступ к Nana Banana, моделям ChatGPT для работы с изображениями и видеомоделям Kling и VEO для анимации фото — в боте @KraftiAI_bot. Оплата рублями, без VPN и загранкарты, все нужные для реставрации семейного архива нейросети в одном месте.