A identidade sempre vem em primeiro lugar
O rosto, as características de idade, as roupas e o número de pessoas são pontos-chave da análise e não são detalhes que o modelo possa reconstruir arbitrariamente.
Mesa de restauração digital
Restauração de fotos antigas
Restaura arranhões, vincos, desbotamento e ruídos, mantendo ao mesmo tempo as pessoas, a época e a textura em preto e branco da foto original.
Não colorir automaticamenteConservador 2K Corrigir a configuraçãoVerificação antes e depois do reparo
Posto de reparos / Recepção
Não será aplicada cor durante o reparo15 Pontos
Colocar as fotos antigas na mesa de restauraçãoUtilize digitalizações nítidas ou fotos tiradas com iluminação uniforme e bem nivelada, mantendo a data escrita à mão e as margens dentro do quadro.Colar da área de transferênciaPNG, JPG ou WebP / 5 MB / 256-4096 pixels
Princípios de correção
Restaurar a foto, em vez de reescrever sua história
As fotos antigas contêm informações sobre identidade, contexto e provas tangíveis. Esse processo foi concebido com base em intervenções claramente visíveis e em uma revisão final cuidadosa.
Tratamento conservador das lesões
A configuração de correção fixa trata de maneira padronizada arranhões, vincos, desbotamento e ruídos, sem exibir controles que não são suportados pelo modelo de produção.
Analisar cuidadosamente os documentos derivados de 2K
A linha de produção retorna sempre o resultado “ 2K ”. Antes de gerar os arquivos derivados para impressão, verifique-os na escala de 200%.
Arquivo de verificação
Comparação e análise das digitalizações originais com os resultados do provedor de serviços já salvos
Cada comparação é composta por entradas de teste reais e pelos resultados armazenados no site Nano Banana Pro, que passaram pela revisão de publicação lado a lado.
Caso 01
Retratos de casamento
Vezas e arranhões na superfície
Caso 02
Arquivo Familiar
Verificação de identidade de várias pessoas
Caso 03
Registros da paisagem urbana
Arquitetura e detalhes refinados
Essas imagens comparativas foram extraídas da saída real do Nano Banana Pro, salva na publicação POC. Detalhes minúsculos ou ausentes podem ter sido inferidos a partir de AI; portanto, os resultados constituem uma restauração da imagem, e não uma reconstrução com qualidade forense.
Divulgação de arquivos
Preencher lacunas pode ser razoável, mas nem sempre é verdadeiro
AI É possível inferir os pixels nas partes rasgadas, manchadas ou faltantes do papel fotográfico. O resultado ajuda os familiares a visualizar as fotos, mas não prova o que originalmente constava nas áreas perdidas.
Manter o modelo
Nunca sobrescreva a digitalização original. Salve-a junto com os arquivos derivados da correção.
Registrar o processo de intervenção
Manter a tarefa ID e registrar que esse arquivo derivado foi gerado pela correção da configuração AI.
Verificar a 200%
Antes de imprimir, verifique o rosto, os dedos, o texto, as bordas e a área de reconstrução.
Processo em três etapas
Das fotos de família aos documentos derivados registrados
Uma análise cuidadosa do código-fonte é tão importante quanto a revisão de especificações e o modelo de correção.
01
Digitalização completa do objeto físico como um todo
Digitalize o papel fotográfico inteiro, incluindo as bordas, a data e as anotações manuscritas, evitando reflexos e distorções de perspectiva.
02
Executar configuração de reparo fixa e conservadora
O modelo verificado utiliza apenas uma rota de correção conservadora ( 2K) e não realiza reversões silenciosas, nem possui opções não suportadas.
03
Revisão pré-arquivamento
Compare as figuras, os textos, as arquiteturas e as correções feitas. Ao lado de cada arquivo derivado da restauração, deve-se manter uma cópia digitalizada sem alterações.
Notas de correção
Perguntas que devem ser respondidas antes de modificar o arquivo
O processo mais seguro consiste em separar a restauração, a coloração e a imagem original não alterada.
Primeiro, faça o conserto; depois, pinte separadamente.
Separar as duas tarefas permite manter um resultado de restauração em preto e branco bem definido, além de tornar cada intervenção do “ AI ” mais fácil de entender, comparar e arquivar.