人脸是特例
检测、分流、 重建
上传后 pipeline 找到每张脸，用针对眼、牙与肤的修复，背景仍做超分清理——无需手工蒙版。
01
添加单人或合影
证件照、聚会桌或社交裁切下载均可。
02
GFPGAN 恢复面部结构
在锐度与可信质感间平衡；Real-ESRGAN 处理画面其余部分。
03
并排确认身份
滑块确认每人仍像本人——再导出。
一次上传修复人脸
上传人像或合影，获得 AI 人脸修复与清晰度。
普通人像放大为何翻车
皮肤有微纹理； 双眼要精准
风光放大可以「猜」叶子。人脸不行——GFPGAN 专为在恢复分辨率时保持表情可信而训练。
GFPGAN 专精
为面部特征恢复而生。
边缘克制
牙齿与虹膜边界干净。
与人脸一起放大
需要印刷尺寸时仍最高 4×。
Before
After
合影与活动
画面里每个人 都值得同一轮处理
婚礼、校庆里 DIY 脸修参差不齐一眼穿帮。检测循环对每张脸一致质量。
肤色平衡
避免一人 AI 磨皮、另一人仍颗粒。
眼神光重要
双眼恢复专业证件照需要的立体感。
多脸感知
真实距离下的重叠主体也可处理。
Before
After
人脸之外同样照顾
打开上传背景仍有 超分辨率
头发、衣物与场景同一清理栈，合成不会头身两套风格。
AI 锐化
修复后的清晰度收尾。
专做人脸路径
有人时用 GFPGAN。
噪点清理
细节回来时不让皮肤变麻点。
工作室批量
付费档可处理整场次人像。
人像伦理常见问题
人脸修复 边界
给摄影师与家庭的实用答案——不承诺 deepfake。
模型旨在为照片中已有的人恢复合理细节——不应发明新身份。敏感人像发布前请人工审阅。
行——GFPGAN + 清理是我们对本就发软的 vintage 冲印最强组合之一。
输出最高 4×，适合墙画或紧裁切之后。
文档所述 JPG、JPEG、PNG、WebP。
加密传输，交付后自动删除——不用你的人像训练。
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