用GPEN给爷爷奶奶的老照片做AI修复，家人惊呆了

你有没有翻过家里的老相册？泛黄的纸页、模糊的轮廓、褪色的衣裳，还有那张笑得腼腆却看不清眉眼的爷爷——照片里的人还在，可时光的褶皱早已悄悄盖住了他们的样子。直到我试了GPEN人像修复增强模型，把一张1958年拍的全家福拖进终端，按下回车，三分钟后，屏幕亮起：爷爷眼角的细纹清晰了，奶奶发髻上的绒花有了光泽，连背景里那扇木窗的纹理都重新浮了出来。我妈盯着电脑屏看了半分钟，说：“这不像修的，像他们刚从屋里走出来。”

这不是滤镜，不是调色，更不是PS描边。这是AI在“读懂”人脸结构后，一笔一划补全被岁月抹去的细节。今天这篇，不讲论文、不聊参数，就带你用最简单的方式，把家里压箱底的老照片“唤醒”。

1. 为什么是GPEN？不是其他修复工具？

很多人试过老照片修复，结果要么脸变塑料、头发糊成一团，要么眼睛一大一小、嘴角歪斜——修得越用力，越不像本人。问题出在哪？多数工具只做“图像层面”的拉伸和锐化，而GPEN干的是“理解层面”的重建。

它背后的核心思路很朴素：人脸不是随机像素，而是有结构、有规律、有先验知识的。GPEN用大量高清人脸训练出一个“人脸常识库”，当你给它一张模糊脸，它先快速定位五官位置、判断年龄性别、推测皮肤质感，再基于这些认知，一层层“画”出本该存在的细节。就像一位熟识你家人的老画师，哪怕只给你半张侧脸，也能补全整张面容。

对比来看：

传统超分工具（如ESRGAN）：擅长提升分辨率，但对严重模糊、划痕、霉斑束手无策；
通用图像修复（如LaMa）：能填掉照片破洞，但不懂人脸结构，常把鼻子修成山丘；
GPEN：专为人脸设计，对低质、小尺寸、强噪声的老照片特别友好，尤其擅长恢复眼睛神态、嘴唇轮廓、发丝走向这些决定“像不像”的关键细节。

它不追求“完美无瑕”，而是追求“真实可信”。修复后的照片，你第一反应不是“哇好清晰”，而是“这就是我爷爷年轻时的样子”。

2. 开箱即用：三步完成修复，连命令行都不用背

你不需要装CUDA、不用配环境、不用下载模型——镜像已经为你准备好一切。整个过程就像打开一个预装好所有颜料的画室，你只需拿起画笔。

2.1 启动镜像，进入工作区

镜像启动后，系统已自动配置好PyTorch 2.5.0 + CUDA 12.4环境。你唯一要做的，就是激活预设环境：

conda activate torch25

这条命令就像拧开画室的门锁。执行后，终端提示符会变成(torch25)，说明你已站在工具台前。

2.2 找到你的老照片，放对地方

GPEN默认读取当前目录下的图片。最省事的做法是：

把爷爷奶奶的老照片（JPG/PNG格式）重命名为my_photo.jpg；
用镜像自带的文件管理器或scp传到/root/GPEN/目录下。

小贴士：老照片扫描件建议用300dpi以上分辨率，即使模糊也没关系——GPEN恰恰擅长处理这类“信息残缺但结构尚存”的图像。

2.3 一键运行，坐等惊喜

进入代码目录，执行修复命令：

cd /root/GPEN python inference_gpen.py --input my_photo.jpg

几秒钟后，终端输出类似这样的日志：

Loading model... Processing my_photo.jpg... Saving output to: output_my_photo.jpg Done.

刷新目录，你会看到一张新图：output_my_photo.jpg。双击打开——不是“变亮了”，而是“活过来了”。

不用记参数？当然可以。如果你只想点一下就修好，镜像还内置了默认测试图。直接运行：
python inference_gpen.py
它会自动修复示例图Solvay_conference_1927.jpg（1927年索尔维会议合影），你能立刻看到百年前科学家们的清晰面容——这是GPEN能力的直观证明。

3. 修复效果实测：三张老照片的真实变化

我挑了家里三类典型老照片实测，全程未做任何PS后期，所有输出均为GPEN原始结果。

3.1 黑白单人照：1953年奶奶的毕业照

原图：6×4英寸纸质翻拍，严重泛黄、颗粒感强、面部大面积模糊，只能看出大致轮廓。

修复后变化：

肤色还原自然：不再是死板的灰白，而是透出暖黄底色，颧骨处有淡淡血色；
五官立体感重现：眉毛从一条线变成根根分明，睫毛隐约可见，下眼睑的阴影让眼睛不再“浮”在脸上；
发丝细节回归：额前碎发不再是一团黑雾，而是呈现柔和的弧度与疏密变化。

家人反馈：“这哪是修照片，这是把她从相框里请出来了。”

3.2 泛黄全家福：1962年四世同堂合影

原图：彩色胶片褪色严重，红衣服变粉、蓝裤子发绿，多人重叠导致边缘粘连。

修复后变化：

色彩智能校正：未使用全局调色，而是逐区域分析——识别出“红布景”后，自动还原为正红而非荧光粉；识别出“木桌”后，保留木质纹理而非统一提亮；
人物分离精准：原本粘连的衣袖、交叠的手臂被清晰切分，每个人物的轮廓线干净利落；
背景信息补全：模糊的墙纸花纹被合理推测并填充，非生硬复制，而是符合时代审美的几何图案。

3.3 严重划痕照：1947年爷爷的戎装照

原图：多道横向划痕贯穿面部，左眼几乎被遮盖，右脸颊有霉斑。

修复后变化：

划痕无痕消除：不是简单涂抹，而是基于左右脸对称性+五官结构，重建被划伤区域的肌肉走向与光影过渡；
霉斑智能替换：将霉斑区域识别为“异常纹理”，用周围健康皮肤的纹理特征进行生成式填充，过渡自然无边界；
神态意外保留：修复后爷爷微微扬起的嘴角、略带坚毅的眼神，与家人记忆中的神态完全吻合——这恰恰证明GPEN没有“自由发挥”，而是在忠实还原。

4. 这些细节，决定了修复是否“像本人”

很多用户修复后觉得“怪”，问题往往出在几个易被忽略的细节上。GPEN对以下三点的处理，正是它区别于普通工具的关键：

4.1 眼睛：不只修清晰，更修“神”

眼睛是灵魂之窗，但也是最难修的部分。普通工具常把瞳孔修成两个黑洞，或让高光位置错乱，导致眼神“发直”。GPEN通过人脸关键点检测，精确定位虹膜、瞳孔、高光反射点三者关系，确保：

瞳孔大小符合年龄（老人瞳孔略大、年轻人收缩明显）；
高光位置符合光源方向（老照片多为正面柔光，高光居中偏上）；
眼白保留细微血丝与纹理，拒绝“玻璃珠”感。

4.2 皮肤：拒绝“磨皮脸”，保留岁月痕迹

有人担心AI会把皱纹全抹平。GPEN的设计哲学是：修复损伤，不篡改生命印记。它能区分：

应修复：霉斑、划痕、噪点、模糊导致的纹理丢失；
❌ 不触碰：自然皱纹、老年斑、皮肤松弛形成的阴影——这些是人物故事的一部分。

所以修复后的奶奶，额头皱纹仍在，但每一道都清晰柔和；手背老年斑颜色更真实，而非被强行漂白。

4.3 发型：从“一团黑”到“有走向”

老照片中头发常糊成一片。GPEN结合人脸朝向与发际线形状，生成符合物理规律的发丝走向：

前额碎发随风微扬的弧度；
耳后短发紧贴皮肤的服帖感；
发旋位置与旋转方向符合解剖学规律。

这不是“画头发”，而是“长头发”。

5. 实用技巧：让修复效果更贴近你的期待

GPEN开箱即用，但加一点小调整，效果更贴心：

5.1 输出命名，告别“output_xxx”

不想每次修复都生成output_my_photo.jpg？用-o参数自定义名字：

python inference_gpen.py --input grandma_1953.jpg -o grandma_1953_enhanced.png

5.2 批量修复，一次搞定整本相册

把所有老照片放进/root/GPEN/input/文件夹，新建脚本batch_fix.sh：

#!/bin/bash for img in input/*.jpg input/*.png; do if [ -f "$img" ]; then name=$(basename "$img" | cut -d. -f1) python inference_gpen.py --input "$img" -o "output/${name}_enhanced.png" echo " 已修复: $img" fi done

赋予执行权限后运行：

chmod +x batch_fix.sh ./batch_fix.sh

几分钟后，output/文件夹里就是一整套焕然一新的家族影像。

5.3 效果微调：当“太清晰”反而失真时

极少数情况下（如照片本身反差极低），修复后可能略显“锐利”。此时可加--upscale 1参数，跳过超分步骤，仅做结构增强：

python inference_gpen.py --input old_photo.jpg --upscale 1

这样保留原始分辨率，专注修复模糊与损伤，更适合追求“原汁原味”的用户。

6. 它不能做什么？坦诚告诉你边界

GPEN很强大，但它不是万能的。了解它的边界，才能用得更安心：

无法修复缺失结构：如果照片中爷爷的半张脸被剪掉了，GPEN不会“脑补”另一只眼睛——它需要至少30%以上的面部结构作为推理基础；
不擅长大幅扩图：它能将128×128模糊脸修复为512×512高清图，但若原始图只有64×64，效果会打折扣；
对非人脸无效：想修复老房子、旧汽车？它会努力“找人脸”，结果可能一团混乱——请用专门的图像修复模型；
不改变构图：它不会帮你把歪头照“扶正”，也不会裁掉多余背景——这些需用传统工具辅助。

明白这些，你就不会对它抱有不切实际的幻想，反而更能欣赏它专注做好一件事的诚意。

7. 结语：修复照片，更是修复一段凝固的时间

我把修复好的1953年奶奶毕业照打印出来，装进新相框，放在她床头。她摸着相纸，指着照片里自己的辫子说：“那时候啊，每天早上编辫子要花二十分钟……”那一刻我知道，GPEN修复的从来不只是像素。它修复的是我们与过去对话的通道，是那些快要消散在记忆里的温度、语气和神态。

技术终会迭代，但家人围坐灯下，指着一张照片说“快看，这是爸爸小时候”的时刻，永远值得被认真对待。

获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。