В каждом семейном альбоме наверняка найдётся тот самый, особенно дорогой сердцу снимок, на котором время оставило свой безжалостный отпечаток в виде трещин, потёртостей или выцветшего сепмя. Мы всматриваемся в лица предков, пытаясь угадать черты за вуалью царапин и «шума», и часто сожалеем, что бумага оказалась столь недолговечной материей. Ещё совсем недавно спасение таких реликвий требовало часов кропотливой работы в графических редакторах, доступной лишь профессионалам высокого класса. Сегодня же нейросети творят чудеса, позволяя буквально за считанные минуты вернуть из небытия утраченные моменты истории. Однако искусственный интеллект — это не волшебная палочка, читающая мысли, а сложный инструмент, требующий точных команд. Поэтому для получения качественного результата критически важно научиться составлять правильный запрос.
Сложно ли договориться с нейросетью?
Казалось бы, чего проще — загрузил картинку, нажал кнопку и готово. Но на практике результат довольно часто разочаровывает: лица превращаются в маски, детали одежды меняются до неузнаваемости, а фон и вовсе живёт своей жизнью. Дело в том, что алгоритм не знает, как выглядела ваша бабушка в 1950 году. Он лишь предсказывает пиксели на основе миллионов изученных изображений. Наша задача — направить его “фантазию” в нужное русло. В этом и кроется главный нюанс работы с генеративными моделями. Промт (или текстовая подсказка) выступает здесь в роли технического задания, где каждое слово имеет вес. Игнорировать это правило не стоит. Ведь именно от точности формулировок зависит, получите ли вы достоверную реставрацию или красивую, но чужую картинку.
Анатомия идеального запроса
С чего начинается построение эффективного промта? Разумеется, с определения главного объекта. Нельзя просто написать “восстанови фото”. Нейросети нужно объяснить, кто или что находится перед ней. Структуру запроса лучше всего представлять как слоёный пирог.
Основой служит описание сюжета. Например: «Портрет пожилой женщины в платке» или «Групповое фото солдат времен Второй мировой войны». Следующий слой — это описание дефектов, которые необходимо устранить.
Здесь в ход идут такие термины, как «remove scratches» (удалить царапины), «denoise» (убрать шум), «fix tears» (исправить разрывы). Завершает композицию блок стилизации и технических параметров, отвечающий за чёткость и реализм.
Словарь реставратора: Ключевые токены
Особый интерес вызывает подбор правильной лексики. Английский язык для нейросетей является (зачеркнуто) — остаётся родным, поэтому запросы эффективнее составлять именно на нём. Для общего улучшения качества снимка стоит использовать связку «high quality restoration» и «highly detailed». Если фотография страдает от сильной зернистости, на помощь придёт команда «remove grain» или «smooth texture». А вот с размытием отлично справляются токены «sharp focus», «deblur» и «4k resolution». Важно также указать стиль, чтобы нейросеть не превратила старое фото в современный цифровой арт. Добавьте «vintage photography style» или «daguerreotype», если хотите сохранить дух эпохи. Но не переусердствуйте, иначе рискуете получить искусственное состаривание поверх реальных дефектов.
Работа с лицами: Деликатный момент
Глаза — зеркало души, а в случае с ИИ — главный камень преткновения. Довольно часто алгоритмы искажают взгляд или делают его стеклянным. Чтобы избежать эффекта «зловещей долины», в промт необходимо включить уточнения. Отлично работают фразы «symmetrical eyes», «detailed iris» и «perfect face». Если же лицо на исходнике сильно повреждено, можно попробовать добавить «restore facial features», но быть готовым к тому, что сходство может слегка пострадать. Здесь спасательным кругом станут специализированные модели типа GFPGAN, которые можно подключить в процессе генерации (например, в Stable Diffusion), но и в текстовом запросе упоминание «realistic skin texture» будет не лишним. Ведь нам нужна живая кожа, а не пластиковый манекен.
Примеры готовых промтов: Базовая реставрация
Перейдём от теории к практике. Допустим, у вас есть чёрно-белый портрет дедушки с мелкими царапинами и нечётким фокусом. Задача — убрать дефекты, повысить резкость, но оставить фото чёрно-белым. Запрос может выглядеть следующим образом. Начинаем с объекта: «Close-up portrait of a man in 1940s suit». Далее добавляем команды на улучшение: «restored old photo, remove scratches, remove dust, denoise, sharpen image». И фиксируем стиль: «black and white photography, highly detailed, realistic skin texture, 8k resolution». Такой подход даст нейросети чёткое понимание, что структуру менять не нужно, а вот качество подтянуть стоит.
Колоризация: Вдыхаем цвет
А если хочется увидеть прошлое в цвете? Это уже более творческая задача. Здесь к стандартному набору команд придётся добавить описания цветов. Нейросеть может сама угадать оттенки, но лучше ей помочь. Пример промта для выцветшего семейного фото на природе: «Family picnic in the park, 1960s, colorized old photo». Затем уточняем детали, чтобы избежать кислотных оттенков: «natural colors, soft lighting, pastel tones, authentic film look». Если на фото есть военная форма или специфическая одежда, обязательно укажите цвет: «green uniform» или «red dress». Иначе искусственный интеллект раскрасит их на свой вкус. Полезным будет добавить и «restore faded colors», если на снимке остались следы оригинального пигмента.
Stable Diffusion и ControlNet
К слову, обычная генерация по тексту (txt2img) для реставрации подходит плохо, так как она создаёт новое изображение, а не чинит старое. Львиная доля успеха зависит от использования режима img2img (картинка в картинку) и особенно инструмента ControlNet. Это настоящий прорыв. ControlNet позволяет создать «скелет» или карту глубины вашего фото, запрещая нейросети менять позы и очертания объектов. В таком случае промт работает именно как инструкция по текстуре и освещению. Вы загружаете убитое фото, включаете ControlNet (модель Canny или Depth), выставляете Denoising strength (силу перерисовки) на низкие значения (0.3–0.5) и пишете промт: «masterpiece, best quality, restored photo of a woman, detailed face, clean skin». Результат вас поразит. Сохранится каждая складка на платье, но исчезнут потёртости.
Чего делать точно не стоит?
Многие новички совершают одну и ту же ошибку — пишут целые сочинения с абстрактными понятиями. «Верни мне воспоминания о молодости» — такой запрос машина не поймёт. Не стоит также перегружать промт противоречивыми командами. Если вы пишете «sepia» и одновременно «vibrant colors», алгоритм выдаст нечто среднее и невразумительное. Ещё один нюанс касается негативных промтов (Negative Prompt). Это поле, куда мы вписываем то, чего на картинке быть не должно. Не забывайте про него. Туда смело отправляйте: «blur, noise, scratches, distortion, bad anatomy, extra fingers, cartoon style». Это своего рода фильтр, отсекающий мусор.
Тяжёлые случаи: Сильные повреждения
Бывает так, что половина лица отсутствует или фотография разорвана на части. Тут простой промт не справится. Придётся комбинировать методы. Сначала стоит восстановить целостность в графическом редакторе (хотя бы грубо состыковать куски), а потом уже «скармливать» изображение нейросети. Промт для таких случаев должен быть максимально агрессивным в плане восстановления. Пример: «damaged photo restoration, fill missing parts, reconstruct face, intricate details, photorealistic». Иногда помогает добавление имён знаменитостей, похожих на человека на фото, чтобы нейросеть могла «подсмотреть» недостающие черты, но делать это нужно с ювелирной осторожностью, уменьшая вес этого имени в запросе (например, (Brad Pitt:0.3)).
Инструменты и сервисы
Рынок сейчас перенасыщен предложениями. Midjourney, безусловно, выдаёт самую художественную картинку, но контролировать сходство там довольно сложно. Она тяготеет к созданию красивого арта по мотивам вашего фото. Stable Diffusion — выбор тех, кто готов повозиться с настройками ради идеального результата. Но есть и более простые решения, работающие «под капотом» с теми же промтами. Например, сервисы на базе GFPGAN или CodeFormer. Они специализируются именно на лицах. Тем не менее, даже в автоматических сервисах часто есть поле для ввода текста. Не игнорируйте его. Впишите туда хотя бы базовое «restore old photo, high quality», и результат станет заметно лучше.
Вредно ли автоматическое улучшение?
Существует мнение, что нейросети убивают «душу» плёночной фотографии, вылизывая её до глянцевого блеска. Доля правды в этом есть. Чрезмерное сглаживание кожи, исчезновение естественного зерна плёнки — всё это может сделать снимок «пластиковым». Поэтому в промт полезно добавлять такие слова, как «film grain» (плёночное зерно) и «texture», чтобы вернуть изображению материальность. Баланс между чистотой и аутентичностью найти непросто. Иногда лучше оставить пару мелких царапин, но сохранить живой взгляд, чем получить идеальную картинку, не вызывающую эмоций.
Промт для пейзажей и архитектуры
Не только люди попадают в кадр. Старые виды городов, дома, которых уже нет, — это тоже ценнейший архив. Здесь подход немного меняется. Акцент смещается на геометрию и детализацию текстур. Пример запроса для старого здания: «Old black and white photo of a cathedral, 19th century, intricate architecture, brick texture, sharp details, remove noise, restored». Если здание известно, обязательно укажите его название и стиль (например, «Gothic style»). Это поможет нейросети корректно достроить утраченные элементы лепнины или шпилей. А для природы используйте токены «detailed foliage» (детализированная листва) и «natural lighting», чтобы деревья не превратились в зелёную кашу.
Освещение и атмосфера
Свет на старых снимках часто бывает плоским или, наоборот, слишком контрастным из-за особенностей старых вспышек и эмульсии. В промте можно попытаться скорректировать и это. Попробуйте добавить «cinematic lighting» или «volumetric light», чтобы придать объём. Для портретов хорошо работает «soft studio light». Это поможет нейросети правильнее прорисовать тени на лице, что напрямую влияет на узнаваемость. Ведь именно игра света и тени формирует объём, который наш мозг считывает как черты лица.
Итоговая проверка результата
Получив генерацию, не спешите радоваться. Внимательно осмотрите мелкие детали: пальцы рук, уши, пуговицы, надписи на фоне. Нейросети часто «галлюцинируют» именно на мелочах. Если заметили ошибку, не обязательно переделывать всё с нуля. Можно использовать функцию Inpaint (дорисовка части изображения), выделив проблемную зону и написав уточняющий промт именно для неё. Например, выделив руку, написать «perfect hand, 5 fingers». Это сэкономит время и сохранит удачные части снимка. Реставрация — это процесс итеративный, требующий терпения.
Восстановление старых фотографий с помощью нейросетей — это увлекательное путешествие во времени, доступное теперь каждому. Правильно подобранный промт станет вашим надёжным проводником, помогающим обойти подводные камни технологии и извлечь из цифрового небытия драгоценные образы. Не бойтесь экспериментировать с формулировками, смешивать стили и настройки. Пусть обновленные снимки займут достойное место в семейном архиве и порадуют домочадцев своей чёткостью, сохраняя при этом тепло и историю прошлых лет.