Как восстановить старое фото нейросетью

Реставрация старого снимка и обычное улучшение качества — задачи разные. Апскейлеру достаточно поднять резкость и разрешение. Реставратору сначала нужно закрасить царапину, залом и пятно плесени, и только потом браться за чёткость.

Короткий путь — инструмент реставрации фото прямо в браузере: загрузили скан, дописали пожелание вроде «убрать царапины» или «раскрасить», через десятки секунд забрали результат. Общее повышение чёткости мы разбирали отдельно, в статье про пять способов улучшить качество фото. Здесь речь о повреждениях времени: разрывы, выцветание, плесень, чёрно-белая плёнка. И о свойстве, про которое сервисы реставрации молчат: утраченное модель не восстанавливает, а придумывает заново.

Что нейросеть делает со старой фотографией?

Нейросеть достраивает утраченные участки изображения по закономерностям, выученным на миллионах снимков. Царапина для неё — дыра в данных, которую надо заполнить так, чтобы соседние пиксели сошлись по текстуре, свету и геометрии.

В 2020 году исследователи Microsoft Research в работе «Bringing Old Photos Back to Life», отобранной в устную секцию CVPR, разделили дефекты старого кадра на два класса: структурные — царапины и пятна пыли — и неструктурные, вроде шума и размытия. Их сеть обрабатывает классы двумя отдельными ветвями и сводит результат в общем скрытом пространстве. Отсюда практический вывод: царапина и зерно лечатся разными механизмами, и запрос «просто сделай красиво» работает хуже точной формулировки.

Код той работы лежит открыто под лицензией MIT, но последние правки в репозитории датированы октябрём 2023 года. Ставить его себе ради двух снимков смысла мало: современные мультимодальные модели делают то же самое одним проходом в браузере. Вы отдаёте скан и текст, модель сама решает, где повреждение, а где часть кадра. Плата за удобство — отсутствие ручки «сила реставрации»: вся настройка живёт в словах запроса.

Что уходит после обработки:

• Царапины, заломы и белые полосы от трещин эмульсии.
• Пыль, точки и следы плесени, попавшие в скан.
• Выцветание: желтизна, розовый сдвиг, провалившийся контраст.
• Зерно плёнки и шум дешёвого сканера.
• Замыленность от съёмки бумажного отпечатка на телефон.

Какие повреждения снимка лечатся, а какие нет?

Лечится то, что модель может вывести из уцелевшей части кадра. Чем больше информации сохранилось вокруг дефекта, тем ближе реконструкция к правде.

Повреждение	Что получится	Риск
Тонкие царапины, пыль	Уходят полностью	Почти нулевой
Залом через лицо	Закрашивается, черты собираются заново	Лицо может слегка «поплыть»
Выцветание, желтизна	Тон и контраст возвращаются	Цвет угадан, а не восстановлен
Оторванный угол	Достраивается фон и одежда	Детали придуманы целиком
Утраченная половина лица	Дорисовывается похожее	Сходство не гарантировано
Отпечаток величиной со спичечный коробок	Растёт разрешение и чёткость	Мелкие детали синтетические

Правило простое: чем крупнее дыра, тем больше в ней вымысла. Пыль на фоне уйдёт незаметно. Утраченную половину лица модель нарисует убедительно и неверно — на таком портрете родственники не всегда узнают своего человека.

Как восстановить старое фото нейросетью: пять шагов

Восстановить старое фото нейросетью получается за пять шагов, и дольше всего идёт подготовка исходника, а не сама обработка.

1. Отсканируйте отпечаток на плоском сканере — 600 dpi достаточно. Пересъёмка телефоном под лампой даёт блики, и модель принимает их за детали кадра.
2. Ничего не правьте заранее. Автоуровни и «умная резкость» сканера уводят тон, а нейросети нужен честный исходник.
3. Загрузите файл и напишите, что именно чинить: «убрать царапины и залом», «вернуть цвет», «сделать лицо резче».
4. Сравните результат с оригиналом в полном размере, а не по превью. Глаза, зубы, узор ткани, пуговицы — артефакты вылезают там первыми.
5. Не понравилось — переформулируйте запрос и запустите заново. Прогоны независимы, каждый списывается отдельно.

Оригинальный скан храните всегда, даже когда результат нравится больше. Отреставрированный файл — это интерпретация, а неправленый скан отпечатка остаётся документом.

Что будет, если прогнать один скан дважды?

Получатся две разные фотографии. Мы взяли один повреждённый снимок, отдали его в реставрацию дважды подряд с одинаковым запросом и сравнили результаты глазами, деталь за деталью.

Лицо, поза, дом на заднем плане и рукописная дата на белом поле совпали. Дальше начались расхождения. Школьная форма мальчика в первом прогоне вышла тёмно-синей, во втором — тёмно-зелёной. Шорты сменили серый на зелёный. Цветы в палисаднике из розовых роз превратились в сиреневые ирисы. Рисунок платья женщины сохранил тип, но поменял оттенки с голубых на красные.

Ни один из вариантов не «правильный». Чёрно-белая плёнка не хранит информации о цвете формы, и модель каждый раз заново выбирает правдоподобный вариант. То же касается всего, что было утрачено физически: оторванного угла, размытого лица в третьем ряду, надписи на вывеске.

Для семейного архива из этого следует жёсткое правило. Всё, что вы собираетесь пересказывать как факт, — цвет формы, номер части, надпись на обороте, — проверяйте по документам и другим снимкам, а не по результату реставрации. Нейросеть возвращает снимку правдоподобие, а не достоверность.

Как раскрасить чёрно-белое фото нейросетью?

Раскрасить чёрно-белое фото нейросетью можно тем же запросом, что и почистить: достаточно добавить слово «раскрасить». Модель распознаёт объекты и подставляет типичные для них цвета — для кожи, зелени, неба, дерева, ткани.

В 2016 году Чжан, Айзола и Эфрос в работе «Colorful Image Colorization» предложили «колоризационный тест Тьюринга»: наблюдателям показывали пары снимков и просили угадать, какой раскрашен машиной. Алгоритм обманывал людей в 32% попыток — заметно чаще прежних методов. Убедительность и точность здесь разъезжаются: результат выглядит правдоподобно ровно настолько, насколько типичен объект.

Работает такой приём: диктуйте цвет там, где он вам известен. «Платье тёмно-синее, скатерть в красную клетку, форма защитного цвета» — такие указания модель держит стабильно от прогона к прогону.

Классический открытый колоризатор DeOldify автор перевёл в архив 19 октября 2024 года: обновлений больше не будет, хотя код под лицензией MIT остался доступен. В нём было две модели, «artistic» и «stable»: первая давала более интересный цвет, вторая — меньше артефактов. Мультимодальные модели избавили от этого выбора, но природа догадки осталась прежней.

Чем реставрация отличается от улучшения качества?

Улучшение качества борется с ошибками съёмки, реставрация — со следами времени. Смазанный вчерашний кадр и порванный снимок полувековой давности требуют разных действий, хотя кнопка в интерфейсе одна.

Апскейлеру нужен целый, просто плохо снятый кадр: он работает с резкостью, шумом и разрешением. Реставрация сначала восстанавливает само полотно изображения — заполняет разрывы, снимает плесень, вытягивает выцветшие тона — и только потом поднимает детализацию.

На практике в Trackly обе задачи закрывает один инструмент: в запрос к нейросети для улучшения качества фото вы добавляете нужные слова. Если снимок свежий и вопрос только в резкости, полезнее разбор пяти способов улучшить качество фото — там про апскейл, ручную ретушь и фильтры.

Сколько стоит восстановить старое фото и есть ли бесплатный вариант?

Один прогон реставрации стоит 90 токенов с общего баланса Trackly: платите за фактическую обработку. Отдельной подписки под фотографии нет: те же токены тратятся на текстовые модели, генерацию картинок и озвучку.

Попробовать можно бесплатно. За регистрацию с подтверждённой почтой начисляют приветственный бонус токенов — на первые снимки его хватит. Дальше вы пополняете баланс российской картой, в рублях, без VPN и иностранных платёжных систем; расценки — на странице цен и подписок.

Для семейного альбома считайте по числу отпечатков, а не по часам работы. Полсотни кадров вы обработаете за вечер, и главный расход времени — сканирование.

Правила семейного архива

Три привычки стоит завести до того, как вы отдадите первый снимок в обработку.

• Держите оригинал. Скан без правок и бумажный отпечаток — источник. Отреставрированный файл кладите рядом, отдельным именем, а не поверх.
• Подписывайте, что додумано. Раскрашенный кадр в семейном чате разлетится без пояснений, и через год никто не вспомнит, что цвет угадан машиной.
• Помните про метку. Все картинки, созданные моделями Google, несут невидимый водяной знак SynthID от Google DeepMind. Печати он не мешает, но следы машинной обработки в файле остаются.

За реставрацию в Trackly отвечает модель Gemini 3 Flash Image, семейство которой Google описывает в документации Gemini API. Она и генерирует картинку с нуля, и редактирует загруженную, поэтому один инструмент чистит царапины и раскрашивает плёнку.

Дальше отреставрированный кадр обычно идёт в дело. Можно удалить фон с фото и получить прозрачный PNG для коллажа, вставить снимок в открытку через нейросеть для поздравления или оживить фото и получить короткое видео. И последний совет из практики: обрабатывайте архив сериями. Кадры из одного альбома сняты на одну плёнку и повреждены одинаково, поэтому удачная формулировка переносится с кадра на кадр почти без правок.

Источники

• Wan Z. et al. — «Bringing Old Photos Back to Life», arXiv, 2020, CVPR oral (проверено 2026-08-07).
• Zhang R., Isola P., Efros A. — «Colorful Image Colorization», arXiv, 2016 (проверено 2026-08-07).
• DeOldify — исходный код колоризатора, лицензия MIT, репозиторий в архиве с 19.10.2024 (проверено 2026-08-07).
• Google DeepMind — SynthID, водяные знаки для контента ИИ (проверено 2026-08-07).
• Google — документация Gemini API, раздел Image generation (проверено 2026-08-07).