อัตลักษณ์มีความสำคัญเสมอ
ลักษณะใบหน้า ลักษณะตามอายุ เสื้อผ้า และจำนวนคน เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องพิจารณาอย่างละเอียด; รายละเอียดเหล่านี้ไม่ใช่สิ่งที่โมเดลสามารถสร้างขึ้นได้ตามใจชอบ
สถานีทำงานสำหรับการบูรณะดิจิทัล
การบูรณะภาพถ่ายเก่า
ซ่อมแซมรอยขีดข่วน รอยยับ ความจางของสี และสัญญาณรบกวน พร้อมทั้งรักษาภาพบุคคล ยุคสมัย และเนื้อสัมผัสแบบขาว-ดำของภาพถ่ายต้นฉบับไว้
ไม่มีการลงสีอัตโนมัติวิธีแก้ไขการตั้งค่า 2K แบบอนุรักษ์นิยมการตรวจสอบก่อนและหลังการซ่อมแซม
โต๊ะซ่อม / โต๊ะรับแขก
ไม่มีการใช้สีใดๆ ในระหว่างกระบวนการซ่อมแซม15 คะแนน
วางภาพถ่ายเก่าลงบนโต๊ะบูรณะโปรดใช้สำเนาที่สแกนอย่างชัดเจน หรือภาพถ่ายที่ถ่ายภายใต้แสงสว่างที่สม่ำเสมอ โดยต้องแน่ใจว่าวันที่ที่เขียนด้วยมือและขอบกรอบยังคงอยู่ภายในกรอบภาพวางจากคลิปบอร์ดPNG, JPG หรือ WebP / 5 MB / 256-4096 พิกเซล
หลักการของการฟื้นฟู
ควรฟื้นฟูภาพถ่ายนั้น แทนที่จะเขียนประวัติศาสตร์ใหม่ของมัน
ภาพถ่ายเก่าทำหน้าที่เป็นหลักฐานบันทึกเกี่ยวกับอัตลักษณ์ ภูมิหลัง และหลักฐานทางกายภาพ กระบวนการนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อรวมการแทรกแซงที่มองเห็นได้ชัดเจนและการตรวจสอบขั้นสุดท้ายอย่างละเอียด
การรักษาอาการบาดเจ็บด้วยวิธีการรักษาแบบไม่ผ่าตัด
การตั้งค่าการซ่อมแซมแบบคงที่นี้สามารถจัดการกับรอยขีดข่วน รอยยับ การจางสี และสัญญาณรบกวนได้อย่างสม่ำเสมอ และไม่แสดงปุ่มควบคุมที่รุ่นผลิตจริงไม่รองรับ
โปรดตรวจสอบเอกสารที่สร้างขึ้นจาก 2K อย่างละเอียด
กระบวนการผลิตจะแสดงผล ‘ 2K ’ ทุกครั้ง โปรดตรวจสอบไฟล์ที่ระดับ 200% ก่อนสร้างไฟล์ที่พร้อมพิมพ์
บันทึกการตรวจสอบ
การตรวจสอบความตรงกันระหว่างเอกสารต้นฉบับที่สแกนกับผลลัพธ์ที่ผู้ให้บริการบันทึกไว้
การเปรียบเทียบแต่ละครั้งประกอบด้วยข้อมูลทดสอบจริงและผลลัพธ์ที่เก็บไว้ที่ Nano Banana Pro ซึ่งได้ผ่านการตรวจสอบเพื่อเผยแพร่แบบเปรียบเทียบโดยตรงแล้ว
ตัวอย่างกรณีศึกษา 01
ภาพถ่ายงานแต่งงาน
รอยพับและรอยขีดข่วนบนพื้นผิว
ตัวอย่างกรณีศึกษา 02
บันทึกครอบครัว
การตรวจสอบตัวตนหลายขั้นตอน
ตัวอย่างกรณีศึกษา 03
ภาพชีวิตบนถนน
สถาปัตยกรรมและรายละเอียดที่ประณีต
ภาพเปรียบเทียบเหล่านี้ถูกนำมาจากผลลัพธ์จริงของ Nano Banana Pro ซึ่งถูกบันทึกไว้ในบทความ POC รายละเอียดเล็กน้อยหรือรายละเอียดที่ขาดหายไปอาจถูกสันนิษฐานจาก AI ดังนั้น ผลลัพธ์เหล่านี้จึงเป็นภาพที่ได้รับการฟื้นฟู ไม่ใช่การสร้างภาพใหม่ตามมาตรฐานนิติวิทยาศาสตร์
ข้อมูลที่เปิดเผยจากเอกสารเก็บรักษา
การเติมช่องว่างอาจเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นความจริงเสมอไป
AI สามารถคาดการณ์ตำแหน่งพิกเซลได้จากรอยฉีกขาด รอยเปื้อน หรือส่วนที่ขาดหายไปของกระดาษถ่ายภาพ ผลลัพธ์ดังกล่าวสามารถช่วยให้สมาชิกในครอบครัวดูภาพถ่ายได้ แต่ไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่าส่วนที่ขาดหายไปนั้นเดิมมีภาพอะไรอยู่
เก็บไว้เป็นต้นแบบ
อย่าเขียนทับไฟล์สแกนที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขเด็ดขาด โปรดบันทึกไฟล์นั้นไว้พร้อมกับไฟล์ที่ได้รับการแก้ไข
การบันทึกกระบวนการแทรกแซง
เก็บงาน ID ไว้ และโปรดทราบว่าไฟล์ที่สร้างขึ้นนี้เกิดจากการแก้ไขการตั้งค่าที่ AI
ตรวจสอบที่ 200 เปอร์เซ็นต์
ก่อนพิมพ์ โปรดตรวจสอบใบหน้า นิ้วมือ ข้อความ ขอบ และส่วนที่สร้างใหม่
กระบวนการสามขั้นตอน
ตั้งแต่ภาพถ่ายครอบครัวไปจนถึงไฟล์ที่สร้างขึ้นจากต้นฉบับ
การตรวจสอบรหัสแหล่งอย่างละเอียดมีความสำคัญไม่แพ้กับแบบจำลองการตรวจสอบและการแก้ไขที่มาตรฐาน
01
การแปลงเป็นดิจิทัลอย่างครบถ้วนของวัตถุทางกายภาพทั้งหมด
สแกนภาพถ่ายทั้งหมด รวมถึงขอบภาพ วันที่ และข้อความที่เขียนด้วยมือ โดยหลีกเลี่ยงการเกิดแสงสะท้อนและการบิดเบือนมุมมอง
02
ดำเนินการตามการตั้งค่าการซ่อมแซมที่ได้รับการแก้ไขแล้วและมีความระมัดระวัง
โมเดลที่ได้รับการตรวจสอบแล้วใช้เพียงเส้นทางแก้ไขแบบอนุรักษ์นิยมเดียว 2K; มันไม่ทำการย้อนกลับอย่างเงียบๆ และไม่มีการตั้งค่าสวิตช์ใดที่ไม่ได้รับการสนับสนุน
03
การตรวจสอบก่อนยื่นคำขอ
เปรียบเทียบรูปภาพ ข้อความ สถาปัตยกรรม และส่วนที่ได้รับการซ่อมแซม เพื่อระบุจุดที่ยังไม่สมบูรณ์ ควรเก็บรักษาไฟล์สแกนต้นฉบับไว้พร้อมกับไฟล์ที่ได้รับการฟื้นฟูแต่ละไฟล์
หมายเหตุการแก้ไข
คำถามที่ควรพิจารณาก่อนแก้ไขไฟล์
ขั้นตอนการทำงานที่น่าเชื่อถือที่สุดคือการเก็บภาพต้นฉบับที่ยังไม่ผ่านการแก้ไขและปรับสีไว้แยกต่างหากจากภาพต้นฉบับที่ผ่านการแก้ไขและปรับสีแล้ว
ซ่อมแซมก่อน แล้วจึงลงสีแยกต่างหาก
การแยกทั้งสองขั้นตอนนี้ช่วยให้คุณรักษาผลลัพธ์การฟื้นฟูภาพขาว-ดำให้ชัดเจนได้ และยังช่วยให้การเข้าใจ เปรียบเทียบ และเก็บรักษาแต่ละกรณีของการใช้เทคนิค ‘ AI ’ เป็นเรื่องที่ง่ายขึ้น