🛠️
Проверил руками: старые фото и бесплатные нейросети
Взял четыре семейных снимка начала XX века из Викисклада (общественное достояние) и прогнал их на своём компьютере без видеокарты.
Чем гонял: Real-ESRGAN (резкость и шум), GFPGAN и CodeFormer (лица), DDColor (цвет). Всё бесплатное, с открытым кодом.
Что хорошо. Шум и мыло уходят, ткань, пуговицы и фон становятся чётче. Если лицо на исходнике крупное, результат почти не отличается от оригинала.
Где нейросеть додумывает:
• у девочки в волосах была пара светлых пикселей, GFPGAN нарисовал из них заколку;
• снимок в сепии, цвета глаз на нём нет, а модели всё равно покрасили: две сделали голубые, колоризатор карие;
• мутный адрес ателье стал резким, только это уже закорючки, похожие на буквы;
• цвет платьев и фона подобран по похожим снимкам, как было на самом деле, модель не знает.
Вывод. Лицо размером в несколько десятков пикселей не восстанавливается, а рисуется заново: похоже на человека, но не обязательно на того самого. Надписи читайте по оригиналу, а сам оригинал храните отдельно. Если фото нужно для памятника или документа, лучше к живому ретушёру.
Подробный разбор на Пикабу:
читать пост