Gezicht herstellen met AI

In de meeste gekoesterde oude foto's zijn de gezichten het kleinste belangrijke ding in beeld. Een groepsportret van een filmcamera geeft elk gezicht misschien maar een paar honderd pixels, en elke generatie van kopiëren, scannen en comprimeren knabbelt precies aan dat gebied. Afdrukken verzacht het, de tijd laat het vervagen, en vroege digitale camera's legden er ruis bovenop.

Gewoon verscherpen kan dit niet repareren, want verscherpen overdrijft alleen randen die er nog zijn. Een gezicht dat is ingestort tot een vlek heeft geen randen meer om te overdrijven. Wat het nodig heeft is reconstructie: een systeem dat weet hoe menselijke gezichten eruitzien en aannemelijke ogen, huid en haar kan herbouwen die trouw blijven aan de persoon.

Dat is wat een gezichtsherstelnetwerk doet, en het is waarom de resultaten dramatisch ogen vergeleken met welk filter dan ook. Het model brengt kennis van gezichten in het algemeen mee en past die toe op het specifieke gezicht in je foto.

De pijplijn draait in drie fasen, allemaal in je browser. Eerst scant een lichte detector de foto en vindt elk gezicht plus vijf oriëntatiepunten: de ogen, de neuspunt en de mondhoeken. Er worden tot 4 gezichten per foto verwerkt.

Ten tweede wordt elk gezicht met die oriëntatiepunten naar een standaardpositie gedraaid en geschaald, en de uitgelijnde uitsnede gaat door GFPGAN, een netwerk met een generatieve gezichtsprior. In gewone woorden: het draagt een diepe herinnering aan hoe scherpe gezichten eruitzien, en het gebruikt jouw wazige gezicht om te beslissen welk scherp gezicht het reconstrueert. Identiteit, houding en uitdrukking komen uit jouw foto, scherpte komt uit het model.

Ten derde wordt het herstelde gezicht terug naar zijn exacte plek vervormd en met een zachte rand ingevoegd, zodat er geen zichtbare naad ontstaat. De rest van de foto blijft ongemoeid, alleen de gezichten veranderen. Omdat reconstructie fijn detail genereert, behandel je microkenmerken als huidtextuur als aannemelijk en niet als documentair, de persoon blijft herkenbaar zichzelf.

Gezichtsfoto's zijn de meest persoonlijke beelden die de meeste mensen bezitten, wat de gebruikelijke herstelstroom via upload naar een server een ongemakkelijke afweging maakt. Deze tool schrapt die. Beide modellen, de kleine detector en het herstelnetwerk van 163 MB, worden één keer naar je browser gedownload, en elke foto wordt daarna lokaal verwerkt. Niets wat je herstelt wordt ooit verzonden.

Herstel is zwaarder dan de andere beeldtools hier, reken op ruwweg tien seconden per gezicht op een desktop, langer op telefoons. De stapindicator toont de download van het model bij het eerste gebruik en daarna de voortgang per gezicht. Foto's tot 2.048 pixels op de langste zijde worden geaccepteerd, grotere scans kun je beter eerst verkleinen.

Een bewuste ontwerpkeuze die goed is om te weten: het herstel draait op de processor in plaats van op de grafische chip, omdat dit specifieke netwerk de extra numerieke precisie nodig heeft om juiste kleuren te produceren. Trager, maar correct.

Frontale en bijna-frontale gezichten herstellen prachtig, ze komen overeen met wat het netwerk het meest zag tijdens de training. Sterke profielen, zwaar gekantelde hoofden en gezichten die deels bedekt zijn door handen of objecten herstellen minder betrouwbaar. Kleine gezichten zijn prima zolang de detector ze kan vinden, wordt er een gemist, snijd de foto dan zo bij dat het gezicht meer beeld vult en draai opnieuw.

Zwaar aangetaste foto's hebben baat bij voorbereiding. Ontruis een ruizige scan eerst met de AI Ruisverwijdering zodat de detector structuur ziet in plaats van spikkels. Na het herstel passen zwart-witportretten van nature bij de Foto inkleuren met AI, en als de hele foto groter moet, sluit je af met de AI Afbeelding Vergroter.

Bewaar het originele bestand naast het herstelde. Reconstructie is eerlijk over identiteit maar generatief over fijn detail, en voor familiearchieven vertelt het paar van voor en na het volledigere verhaal.