AI赋能声像档案修复的常见工具及其效果

传统的专业修复耗时长、技术门槛高，AI技术的快速发展，为这一领域带来了革命性的工具与方法。作为一名专业的视觉设计师，笔者亲自测试体验了部分常见AI修复工具，从老照片的智能修复与上色，到黑白视频的色彩还原与画质增强，将这些工具的基本特性和实现效果介绍给大家。

即便是破损、划痕比较严重的老照片修复效果也依然不错。

附上AI绘画提示词：

（修复这张图片并上色，去除任何划痕或瑕疵。改为人物写真风格，色彩鲜艳。应特别注意保持人物面部形状和面部特征不变。）

需要说明的是，豆包AI的图像生成工具虽然可以实现老照片的修复和上色，但实际上它是根据老照片风格重新生成了一张彩色的相似照片，而非直接对原照片精准上色，也就是重绘。

我们在使用传统工具（如Photoshop）给照片上色的工作方式是分析原照片的每一个像素，通过推断其灰度值对应的颜色，然后直接在原图的基础上添加颜色。这样就能最大限度地保留原始图像的每一个细节，包括划痕、噪点等。而AI修复照片（如豆包、即梦、Stable Diffusion等）的工作流程是：首先“理解”你上传的照片内容比如人物、建筑、服装，然后根据其内部的数据模型重新绘制，生成一张全新的具有相似内容的照片。

所以如果你只是想要一张感觉上“很像”的老照片，对绝对精确的细节要求不高，那么这个功能就非常合适和高效。

同理，我们可以尝试利用豆包AI来修复视频，将视频导出成序列帧图片，再尝试对每张图片进行修复并上色。

（视频序列帧AI修复效果）

但很遗憾AI并不能保持每一张图片色彩、明暗度的一致性，因为AI扩散模型在设计上就是为了创造“变化”和“多样性”，随机性是AI模型的固有属性。以Stable Diffusion为例，它的工作原理是在生成过程中引入随机噪声，然后通过多次去噪步骤来“创造”新的图像。即使输入完全相同的提示词和参数，两次生成的结果也会有差异。这种随机性对于创造丰富多彩的单张图片是优点，但对于需要序列一致性的任务来说就无法满足要求了。

而给黑白视频上色则是一件比较困难的事情，原因就是色彩的主观性。黑白影像本身无色彩信息，输出结果依赖模型对场景的“猜测”，肯定会存在不符合历史史实的配色情况，如服装、物品的颜色错误。因为AI黑白上色工具的设计目标是生成“视觉上可信”的颜色，而非 “历史精确”的颜色。

为此，笔者专门针对AI视频修复上色进行了研究，对比测试了部分常见工具，将其基本特性和实现效果介绍给大家。

老牌劲旅DeOldify是一款基于生成对抗网络（GAN）的开源着色工具，自2018年由数据科学家Jason Antic推出以来，已成为黑白影像修复领域的代表性解决方案。该工具通过在海量彩色图像数据上的训练，能够对历史照片与视频进行自然、自动化的色彩还原，并持续迭代多个模型版本以优化效果。

在实际应用中，DeOldify倾向于呈现偏暖的色调风格，红色系着色权重较高，尤其在处理内容不确定的区域时更为明显。这一特性使其对普通用户而言效果尚可满足日常修复需求，但在历史考据与专业修复场景下，其着色结果仍存在主观偏差，必须结合文献资料进行严格校正，不可直接作为色彩还原的最终成果。

PaddleGAN 是百度基于 Paddle框架打造的开源项目。自2020年推出以来，它集成了大量生成对抗网络（GAN）模型，其功能不仅限于老视频的着色与修复，更扩展至视频超分辨率、人脸卡通化、妆容迁移、动作迁移、人脸属性编辑，操纵面部图像的单个或多个属性，实现换妆、变老、变年轻、变换性别/发色等等。

与功能相对单一的DeOldify相比，PaddleGAN的优势在于其功能的多样性与集成度，为开发者提供了一系列的影像修复功能。如果你想快速给老照片上色，选DeOldify。如果你需要一套完整的工具来处理各种视频修复问题，甚至自己打造工具，那么PaddleGAN是更强大的选择。

但是和DeOldify一样，PaddleGAN的上色效果同样倾向于呈现偏暖的色调风格，红色系着色权重较高，着色效果存在偏差。

SVFR是由腾讯优图实验室与厦门大学联合开发的一个统一视频人脸修复框架。它将盲人脸修复、黑白视频上色和视频高清化等多种功能集成于单一模型，能够同时提升人脸清晰度、还原自然色彩并修复损伤，同时利用先进的视频生成技术确保修复后视频在时间上的流畅与连贯，从而全方位的解决老旧、低质视频的修复难题。

但这个项目主要是修复人脸，并且分辨率限定在512*512的视频。当视频中的人脸非常模糊或侧脸角度过大时，修复效果会变得不稳定，有时AI会过度想象出一些不存在的面部细节。此外，它对计算资源的消耗非常大，处理一段几秒钟的视频，在单张消费级显卡上需要几个小时。

基于图例的视频上色AI项目Deep Exemplar-based Video Colorization（DEVC）是一项开创性的视频着色技术，其核心突破在于采用"范例驱动"模式，用户只需为黑白视频的某一帧提供一张彩色参考图，算法便能自动提取其中的色彩语义与风格特征，通过匹配机制将色彩传播至整个视频序列。

这款工具比较适合处理人物、场景固定镜头的视频，对于场景快速切换、镜头剧烈运动的视频，参考图中的色彩很难被稳定地追踪和传播，容易导致匹配错误和色彩不一致。

这是一套专为老电影数字修复设计的专业级商业化解决方案，集成了从物理修复到色彩还原的全流程工具。该软件能够高效处理划痕、噪点、抖动等胶片损伤，其核心突破在于将AI智能与专业手动工具深度整合：既支持基于参考帧或样本的AI色彩迁移，又提供了基于对象的色彩数据库、高精度色彩指定和交互式分割工具，确保色彩在序列中的一致性及历史真实性。

借助工具修复师可对画面效果进行像素级精修，其独特的"基于对象的色彩数据库"和"文档支持"功能，允许根据历史考据为特定物体（如军服、标志、建筑）建立精准色彩档案，在修复历史纪录片和经典影片时能确保色彩的历史准确性。

这套解决方案将所有修复功能均集成于统一平台，实现了从自动修复到人工精修的无缝专业工作流，这一完整的工作流程和考据支持体系是上述开源工具所无法企及的。