EN gammel kamerarullesom ble værende i rundt førti år blant steinene i Torre di Jesi, i Frasassi-juvet, ble funnet av geologen og klatrer Lorenzo Rossetti. Funnet kom deretter i hendene på Fabriano-filmskaperen Paolo Bacchisom overlot det til et spesialisert laboratorium for utvikling.
Fra filmen, skadet av fuktighet og tid, dukket de opp bilder av fjellklatrereen Alpine Rescue-øvelse og øyeblikk tilbrakt med venner. Ansiktene var imidlertid vanskelige å gjenkjenne på grunn av en sterk grønn cast, støy og dårlig definisjon. Bacchi brukte derforkunstig intelligens for å forbedre bildene og publiserte en video på Facebook, takket være fotografiene datert 1986 og noen hovedpersoner har blitt identifisert.
AI har gjort fotografier mer lesbare etter utvikling og digitalisering, men den har ikke vært i stand til å gjenopprette med sikkerhet all informasjon som er slettet av tiden: når dataene ikke er nok, genererer den plausible elementer. Det er her restaurering fortoner seg til nytolkning.
Fordi gamle fotografier blir dårligere
Utskrifter, negativer og lysbilder er sensitive fysiske materialer lys, temperatur, fuktighet og forurensninger. Over tid kan fargestoffene brytes ned med forskjellige hastigheter, noe som får bildet til å ta på seg en dominerende grønn, rød, gul eller blå. Støv, fingeravtrykk, riper og bretter kan også skjule deler av bildet, mens et svært fuktig miljø favoriserer mugg, deformasjoner og vedheft mellom overflater.
Vi må skille mellom restaurering av den fysiske originalen fra den digitale kopien. Programvare kan fungere på skannede piksler, men den reparerer ikke papir, stabiliserer film eller fjerner mugg fra underlaget. Hvis fotografiet er vått, klistret til glasset, veldig skjørt eller forurenset, kan det å gripe inn uten erfaring forårsake irreversible skader: i disse tilfellene er det å foretrekke å kontakte en konserveringsekspert.
Hva AI faktisk gjør under restaurering og hvordan den ordner bilder
Med «restaurering via AI» indikerer forskjellige operasjoner. De enkleste er riktige lysstyrke, kontrast og fargebalansereduser støy og fjern små feil. Hvis en ripe passerer gjennom et jevnt område, for eksempel, kan programmet estimere hvordan området fortsatte ved å analysere de omkringliggende pikslene.
En andre intervensjon er superoppløsningdet vil si økningen i tilsynelatende definisjon. En tradisjonell forstørrelse skaper nye piksler ved å interpolere eksisterende; systemer basert på maskinlæring prøver i stedet å forutsi hvilke høyoppløselige strukturer som er kompatible med startbildet. Hår, kanter, stoffteksturer og funksjoner kan dermed fremstå klarere, selv når de knapt kan skilles i originalen.
Det mest delikate trinnet er generativ rekonstruksjon. Hvis en del av ansiktet er veldig uskarpt eller mangler helt, kan ikke modellen vite sikkert hvordan det så ut. Den bruker deretter det den lærte under treningen til å generere øyne, hud, hår eller konturer som er i samsvar med resten av scenen.
Av denne grunn er gjenoppretting av sterkt forringede ansikter et komplekst problem, der det må finnes en balanse mellom visuell kvalitet og identitetsbevaring av personen som er portrettert.
Hvordan digitalisere et gammelt bilde riktig
Kvaliteten på behandlingen avhenger også av startfilen. Å fotografere en utskrift med smarttelefonen din på skrå eller i nærvær av refleksjoner kan introdusere andre defekter, for eksempel perspektivdeformasjoner, overeksponerte områder og tap av detaljer. Når det er mulig, er det best å bruke en flatbedskanner for trykte fotografier og en enhet som er egnet for å hente negativer og lysbilder.
For en vanlig fotografisk utskrift rik på detaljer kan du starte omtrent fra en skanning på minst 400 ppiøker oppløsningen når originalen er veldig liten. Film og lysbilder krever generelt høyere verdier og spesifikke verktøy. Hvis det negative er tilgjengelig og godt bevart, digitalisere den direkte lar deg ofte få mer informasjon enn å skanne den aktuelle utskriften.
Overflatestøv kan fjernes forsiktig før skanning, men kun hvis materialet er stabilt og tørt. Ikke bruk husholdningsvaskemidler heller ikke forsøk å skille et fotografi som fester seg til glass eller andre støtter: sammen med smuss kan en del av emulsjonen som inneholder bildet også løsne.
Det er også lurt å beholde en umodifisert hovedkopi og arbeid på et duplikat. For arkivering er et tapsfritt format å foretrekke, som f.eks TIFFmens JPEG kan brukes for en lettere versjon beregnet på nettet. Gjentatt lagring av samme JPEG fører til ytterligere komprimering og gradvis tap av visuelle data.
Hvordan bruke AI uten å forvrenge skuddet
Etter digitalisering kan du bruke assistenter som f.eks ChatGPT Og Tvillingenetil bilderedigeringsprogrammer som f.eks Photoshop eller til tjenester av oppskalering. Assistenter jobber via tekstinstruksjoner, profesjonell programvare gir mer presis kontroll, mens spesialiserte ressurser fokuserer først og fremst på å øke definisjonen.
Med disse samtaleverktøyene er det best å unngå generiske forespørsler som «forbedre dette bildet». Jo mer vag instruksjonen er, jo mer frihet gis modellen. Det er å foretrekke å spesifisere hvilke mangler som skal rettes og hvilke elementer som skal stå uendret. En startmelding kan være:
Gjenopprett dette fotografiet ved å redusere riper, støv og støy, korrigere fargeskjæringen og moderat forbedre kontrast og skarphet. Hold sammensetningen, klærne, bakgrunnen, uttrykkene og funksjonene til personene uendret. Ikke legg til objekter eller moderniser utseendet på bildet.
Inngrep bør bes om progressivt: først eksponering og farger, deretter støv og riper, til slutt skarphet og forstørrelse. De mest invasive endringene, spesielt på ansikter eller manglende deler, bør først komme på slutten. Hvis verktøyet lar deg velge et nøyaktig område, er det praktisk begrense operasjonen til det skadede området i stedet for å regenerere hele scenen.
Det er viktig sammenligne hver versjon med den originale skanningen. Å be om en «full restaurering» på en gang kan endre fargen på klærne, formen på gjenstander, uttrykk eller noen elementer i bakgrunnen uten at endringen er umiddelbart synlig.
Før du laster opp filen til en nettbasert tjeneste, er det tilrådelig å også sjekke bruksvilkårene og innstillingene knyttet til databehandling, spesielt hvis andre personer dukker opp i bildet.
Hvilke detaljer er virkelig gjenopprettet og hva er begrensningene
Hovedforskjellen gjelder mengden informasjon som fortsatt er tilstede i fotografiet. Hvis et ansikt bevarer konturer, proporsjoner og variasjoner i lysstyrke, kan programvaren gjøre det mer lesbart. Men når dataene er utilstrekkelige, fyller modellen hullene med en plausibel rekonstruksjon. På grunn av dette skarpere betyr ikke automatisk sannere..
Et restaurert ansikt kan være gjenkjennelig, men inneholder hår, tenner eller huddetaljer som mangler eller ikke kan skilles fra det originale bildet. Automatisk fargelegging er også en rekonstruksjon: Systemet kan tilskrive en kjole eller en vegg troverdige nyanser, uten imidlertid å kjenne den opprinnelige fargen i fravær av andre referanser.
Når et fotografi har historisk, journalistisk eller undersøkende verdi, er det derfor hensiktsmessig behold originalen og vis den behandlede versjonen separaterklærer de generative intervensjonene. Det forbedrede bildet kan gi ledetråder eller lette gjenkjennelsen, men det viser ikke at hver detalj produsert av modellen samsvarer med virkeligheten.
Dette er hva som skjedde med filmen funnet i Marche-regionen: Bearbeidingen brakte frem nyttige detaljer, mens identifiseringen kom fra folk som kjente hovedpersonene. I dette tilfellet fungerte derfor AI som en støtte for menneskelig forskning. Grensen er fortsatt klar: hva som fortsatt er registrert på bildet kan være uthevetmens det som er kansellert bare kan være det hypoteser.
