फ़ीकी पड़ी पारिवारिक तस्वीरें, खरोंच वाले प्रिंट और शूबॉक्स में रखी पीली पड़ चुकी यादें: 2027 के AI फ़ोटो रेस्टोरेशन टूल्स इन सबको वापस लाने में सचमुच सक्षम हैं। इस लेख में असली फ़ोटो डैमेज पर परखे गए 7 सबसे अच्छे टूल्स हैं, साथ ही बिना डिज़ाइन अनुभव या महंगे सॉफ़्टवेयर के पेशेवर नतीजे पाने के चरण-दर-चरण निर्देश भी हैं।
आपके पास पुरानी पारिवारिक तस्वीरों का एक डिब्बा है। कुछ पीली पड़ चुकी हैं, कुछ पर लोगों के चेहरों के बीच से खरोंच गुज़रती है, और कुछ इतनी फ़ीकी पड़ चुकी हैं कि मुश्किल से पता चलता है कि उनमें कौन खड़ा है। पहले इसका मतलब होता था या तो किसी पेशेवर रिटचर को हर प्रिंट के सैकड़ों डॉलर देना, या उन यादों को हमेशा के लिए खो देना। 2027 में AI फ़ोटो रेस्टोरेशन टूल्स किसी भी डिवाइस पर, बिना किसी डिज़ाइन अनुभव के, एक मिनट से कम समय में वे यादें वापस ला सकते हैं। लेकिन हर टूल एक जैसा काम नहीं करता, और अपने डैमेज के प्रकार के लिए गलत टूल चुनने से समय भी जाता है और नतीजे भी निराशाजनक आते हैं।
यह लेख अभी उपलब्ध सबसे अच्छे AI फ़ोटो रेस्टोरेशन टूल्स का विश्लेषण करता है, बताता है कि उनमें से हर एक दूसरों से बेहतर क्या करता है, और यह भी कि घंटों की आज़माइश के बिना पेशेवर नतीजे कैसे पाएँ।
फ़ोटो रेस्टोरेशन कोई एक काम नहीं है। यह किसी डैमेज हुई तस्वीर पर लागू की गई अलग-अलग प्रक्रियाओं का मेल है, और सबसे अच्छा तरीका इस बात पर पूरी तरह निर्भर करता है कि आपके सामने किस तरह का डैमेज है। यह पहले से जानने पर आप गलत टूल चलाने और नतीजों पर हैरान होने से बच जाते हैं।
भौतिक तस्वीरें सिर्फ़ खराब स्टोरेज की वजह से नहीं, बल्कि केमिस्ट्री की वजह से खराब होती हैं। ब्लैक-एंड-व्हाइट प्रिंट्स में सिल्वर हैलाइड क्रिस्टल समय के साथ खिसक जाते हैं, जिससे सिल्वरिंग आउट कहलाने वाला धब्बेदार रूप बनता है। फ़िल्म प्रिंट्स के कलर डाई असमान रूप से ऑक्सीकृत होते हैं, जिससे रंग बदलते हैं और धीरे-धीरे फ़ीकापन आता है। कागज़ नमी और पर्यावरणीय अम्ल सोखता है, जिससे पीलापन, भंगुरता और फ़ॉक्सिंग नाम से जाने जाने वाले लाल-भूरे धब्बे बनते हैं।
जब इन प्रिंट्स को फ़्लैटबेड स्कैनर या स्मार्टफ़ोन कैमरे से डिजिटल किया जाता है, तो डिजिटल फ़ाइल हर खामी अपने साथ ले लेती है। नतीजा कई समस्याओं का मेल होता है:
AI रेस्टोरेशन मॉडल इन्हीं सटीक पैटर्न को पहचानने और उलटने के लिए सैकड़ों मिलियन इमेज पेयर पर प्रशिक्षित होते हैं। सबसे अच्छे मॉडल सब कुछ बस चिकना नहीं करते। वे वास्तव में खो चुके विवरण को फिर से बनाते हैं, और इसके लिए अलग-अलग दौर की तस्वीरें कैसी दिखनी चाहिए, इसकी दृश्य समझ का इस्तेमाल करते हैं।
| AI जिसे अच्छी तरह संभालता है | AI को जिसमें अब भी दिक्कत होती है |
|---|---|
| नॉइज़ रिडक्शन और ग्रेन हटाना | बहुत ज़्यादा फटी या जली हुई फ़ोटो |
| धुंधली या मोशन ब्लर वाली फ़ोटो को शार्प करना | स्याही या केमिकल के गहरे दाग़ |
| शैडो और हाइलाइट की डिटेल वापस लाना | ऐसे चेहरे जिनके 70% से ज़्यादा पिक्सल गायब हों |
| बारीक खरोंचें और छोटे आर्टिफ़ैक्ट हटाना | बहुत बड़े गायब हिस्से, जहाँ इनपेंटिंग न की गई हो |
| रेज़ोल्यूशन को 2x से 6x तक अपस्केलिंग करना | ओरिजिनल कैमरा शेक से आया मोशन ब्लर |
| फीके पड़े प्रिंट में टोन को ठीक करना | रंगों की सही याददाश्त (इसे दोबारा बनाना व्यक्तिपरक है) |
💡 जानना ज़रूरी है: छेद, जलने के निशान या गंभीर फटन जैसे बड़े गायब हिस्सों वाली फ़ोटो के लिए सबसे अच्छे नतीजों हेतु रेस्टोरेशन टूल के साथ AI इनपेंटिंग टूल जोड़ें। रेस्टोरेशन टूल मौजूदा खराब पिक्सेल को ठीक करते हैं। इनपेंटिंग उन हिस्सों को भरती है जहाँ पिक्सेल पूरी तरह नहीं हैं।
न्यूरल नेटवर्क इमेज प्रोसेसिंग में आने से पहले, एक तस्वीर को रेस्टोर करने का मतलब Photoshop में घंटों का सावधानीपूर्ण मैनुअल काम होता था। एक कुशल रिटचर खराब हिस्सों को जोड़ने के लिए क्लोन स्टैम्प, हीलिंग ब्रश, फ़्रीक्वेंसी सेपरेशन और मैनुअल डॉजिंग व बर्निंग का इस्तेमाल करता था। हर प्रिंट के लिए $50 से $200 लेना आम बात थी, और बुरी तरह खराब मूल तस्वीरों पर वह दर भी हमेशा सचमुच विश्वसनीय नतीजे नहीं दे पाती थी।
बदलाव तब शुरू हुआ जब शोधकर्ताओं ने 2017 के आसपास इमेज डिग्रेडेशन की समस्याओं पर कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क लगाना शुरू किया, और 2021 के बाद डिफ़्यूज़न मॉडल के साथ यह बहुत तेज़ी से बढ़ा। ये मॉडल साफ़, बिना डैमेज वाली तस्वीरों और उनके खराब रूपों के उदाहरणों पर प्रशिक्षित होते हैं। खराब इनपुट मिलने पर वे सिर्फ़ पहले से तय फ़िल्टर नहीं लगाते। वे दृश्य संदर्भ, सीखे गए टेक्सचर पैटर्न और फ़ोटोग्राफ़िक सब्जेक्ट्स के संभाव्य ज्ञान के आधार पर अनुमान लगाते हैं कि वहाँ शायद क्या था।
तीन घंटे की पेशेवर रिटचिंग अब AI में लगभग तीन सेकंड लेती है।
आधुनिक फ़ोटो रेस्टोरेशन मॉडल दो मुख्य आर्किटेक्चर परिवारों में आते हैं, और इनका फ़र्क समझने से आपको सही टूल चुनने में मदद मिलती है:
GAN-आधारित मॉडल (जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क): एक जनरेटर इमेज को रेस्टोर करने की कोशिश करता है, जबकि एक डिस्क्रिमिनेटर साथ-साथ यह पता लगाने की कोशिश करता है कि नतीजा नकली तो नहीं लगता। यह प्रतिस्पर्धी गतिशीलता जनरेटर को बेहद यथार्थवादी बारीक विवरण बनाने पर मजबूर करती है। Real ESRGAN असली दुनिया की फ़ोटो डिग्रेडेशन पर खास तौर पर लागू इस तरीके का सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला उदाहरण है।
डिफ़्यूज़न-आधारित मॉडल: ये मॉडल इमेज से धीरे-धीरे नॉइज़ हटाना सीखते हैं। रेस्टोरेशन में लागू होने पर, वे उन हिस्सों में विश्वसनीय विवरण बना सकते हैं जहाँ मूल जानकारी आंशिक या पूरी तरह खो चुकी है। Clarity Pro Upscaler एक फ़ाइन-ट्यून्ड डिफ़्यूज़न पाइपलाइन का इस्तेमाल करता है, जो पोर्ट्रेट और पुरानी प्रिंट्स में माइक्रो-टेक्सचर वापस लाने में खास तौर पर मज़बूत है।
ज़्यादातर प्रोडक्शन-तैयार टूल अब दोनों तरीकों के तत्व मिलाते हैं, साथ ही ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित अटेंशन मैकेनिज़्म भी, जो मॉडल को पूरी इमेज में एक जैसा ढाँचा बनाए रखने में मदद करते हैं, न कि उसे अलग-अलग टुकड़ों में प्रोसेस करने में।
नीचे के सभी सात टूल्स PicassoIA पर उपलब्ध हैं, जो उन्हें एक ही ब्राउज़र-आधारित इंटरफ़ेस में लाता है। कोई इंस्टॉलेशन नहीं, अलग-अलग सब्सक्रिप्शन संभालने की ज़रूरत नहीं, कोई API कीज़ कॉन्फ़िगर करने की ज़रूरत नहीं।
philz1337x का Clarity Pro Upscaler रेस्टोरेशन अंतर्निहित रखने वाले फ़ोटोरियलिस्टिक अपस्केलिंग के लिए शीर्ष विकल्प है। यह बस पिक्सेल नहीं जोड़ता: यह विवरण जोड़ता है। एक फ़ाइन-ट्यून्ड डिफ़्यूज़न पाइपलाइन पर चलते हुए, यह माइक्रो-टेक्सचर फिर से बनाता है, जिसमें कपड़े की बुनाई, त्वचा के अलग-अलग रोमछिद्र, बाल और कागज़ का ग्रेन शामिल हैं, जो दशकों की उम्र या कम रेज़ोल्यूशन वाली स्कैनिंग में गायब हो गए थे।
किसके लिए सबसे अच्छा: पोर्ट्रेट फ़ोटो, आर्काइवल प्रिंट्स, और कोई भी इमेज जहाँ बारीक टेक्सचर की वापसी प्राथमिकता है।
खूबियाँ:
सीमाएँ: हल्के मॉडलों की तुलना में प्रोसेसिंग धीमी है। जब आपको सैकड़ों फ़ोटो जल्दी प्रोसेस करनी हों, तो यह सबसे अच्छा विकल्प नहीं है।
Real ESRGAN आज उपलब्ध सबसे कठोरता से परखे गए ओपन-सोर्स रेस्टोरेशन मॉडलों में से एक है। "Real" वर्ज़न का मुख्य अंतर यह है कि इसे खास तौर पर असली दुनिया के डैमेज पैटर्न पर प्रशिक्षित किया गया था: नॉइज़, JPEG कंप्रेशन आर्टिफ़ैक्ट, मोशन ब्लर, प्रिंट का बिगड़ना, और एक साथ कई तरह के डैमेज का मेल। इसी वजह से यह असली पुरानी तस्वीरों पर मूल ESRGAN से नाटकीय रूप से ज़्यादा प्रभावी है, जिसे केवल सिंथेटिक डिग्रेडेशन पर प्रशिक्षित किया गया था।
किसके लिए सबसे अच्छा: मिश्रित या पहचान में न आने वाले डैमेज प्रकारों वाली पुरानी प्रिंट्स के लिए सामान्य-उद्देश्य रेस्टोरेशन।
खूबियाँ:
सीमाएँ: बेहद डैमेज वाले उन हिस्सों में, जहाँ मूल जानकारी पूरी तरह गायब है, कभी-कभी हल्का हैलुसिनेटेड टेक्सचर जोड़ सकता है।
Image Upscale by Topaz Labs पेशेवर स्तर का विकल्प है। Topaz Labs वर्षों से पेशेवर फ़ोटोग्राफ़रों के लिए AI-आधारित इमेज प्रोसेसिंग टूल्स में विशेषज्ञता रखता है, और यह मॉडल उसी गहराई की विशेषज्ञता दर्शाता है। यह कृत्रिम रूप से शार्प या ज़रूरत से ज़्यादा स्मूद करने के बजाय प्राकृतिक चरित्र बनाए रखते हुए फ़ोटो को 6x तक बड़ा करता है।
किसके लिए सबसे अच्छा: आर्काइवल संग्रह डिजिटाइज़ करने वाले पेशेवर फ़ोटोग्राफ़र, फ़ाइन आर्ट रीप्रोडक्शन, और बड़े फ़ॉर्मेट प्रिंटिंग के लिए बनने वाला आउटपुट।
खूबियाँ:
सीमाएँ: इस सूची के ज़्यादातर विकल्पों की तुलना में प्रोसेसिंग में ज़्यादा समय लगता है।
philz1337x का Crystal Upscaler खास तौर पर पोर्ट्रेट फ़ोटोग्राफ़ी को ध्यान में रखकर बनाया गया था। अगर आपकी पुरानी फ़ोटो में ज़्यादातर चेहरे हैं, तो यही टूल आपका पहला पड़ाव होना चाहिए। इसका प्रशिक्षण चेहरे की विशेषताओं के पुनर्निर्माण पर भारी रूप से केंद्रित था, यानी यह पुराने पोर्ट्रेट में आँखों की स्पष्टता, होंठों की परिभाषा और त्वचा के टेक्सचर को ऐसी सटीकता से वापस लाता है, जिसे सामान्य-उद्देश्य अपस्केलर नहीं पहुँच सकते।
किसके लिए सबसे अच्छा: पारिवारिक पोर्ट्रेट, स्कूल फ़ोटो, फ़िल्म दौर की शादी की फ़ोटोग्राफ़ी, और कोई भी इमेज जहाँ चेहरे केंद्र में हों।
खूबियाँ:
सीमाएँ: लैंडस्केप, आर्किटेक्चरल फ़ोटो या ऐसे सब्जेक्ट्स के लिए कम अनुकूल जिनमें प्रमुख मानव आकृतियाँ नहीं हैं।
Bria की Increase Resolution 4x तक अपस्केलिंग देती है और प्रोडक्शन-स्तर की एकरूपता पर ध्यान केंद्रित करती है। Bria AI ऐसे मॉडल बनाती है जो व्यावसायिक उपयोग के लिए हैं, जहाँ भरोसेमंदी शिखर प्रदर्शन से ज़्यादा मायने रखती है, और यह टूल उसी डिज़ाइन दर्शन को दर्शाता है: साफ़ आउटपुट, कम से कम आर्टिफ़ैक्ट और विविध इनपुट प्रकारों पर भरोसेमंद नतीजे।
किसके लिए सबसे अच्छा: विभिन्न सब्जेक्ट्स वाले मिश्रित फ़ोटो संग्रहों को प्रोसेस करना, जहाँ पूरे बैच में एक जैसी गुणवत्ता सबसे ज़्यादा मायने रखती है।
खूबियाँ:
सीमाएँ: पोर्ट्रेट विषयों पर बारीक विवरण वापस लाने में Clarity Pro जितना आक्रामक नहीं है।
Google Upscaler 4x बड़ा करने के लिए Google Research का सुपर-रिज़ोल्यूशन मॉडल फ़ोटो रेस्टोरेशन में लाता है। Google के इमेज रिसर्च ने इस क्षेत्र के कुछ सबसे ज़्यादा उद्धृत काम तैयार किए हैं, और यह मॉडल उसी आधार से लाभ उठाता है, खासकर स्पेशल वॉर्पिंग पैदा किए बिना पूरी इमेज में संरचनात्मक एकरूपता बनाए रखने में।
किसके लिए सबसे अच्छा: ऐसी फ़ोटो जहाँ समग्र संरचनात्मक अखंडता और स्थानिक सटीकता बारीक टेक्सचर विवरण जितनी ही मायने रखती है।
खूबियाँ:
सीमाएँ: खराब हुई फ़ोटो रेस्टोरेशन की विशेष चुनौतियों के लिए उन मॉडलों की तुलना में कम विशेषीकृत है जो असली दुनिया के डिग्रेडेशन पैटर्न पर प्रशिक्षित हैं।
Prunaai का P Image Upscale इस लाइनअप का स्पीड चैंपियन है। Prunaai ऑप्टिमाइज़्ड और कुशल AI मॉडल डिप्लॉयमेंट में विशेषज्ञता रखता है, और यह अपस्केलर ज़्यादातर विकल्पों को लगने वाले समय के एक हिस्से में ठोस नतीजे देता है। जिसे बड़ा संग्रह जल्दी प्रोसेस करना है, या जो किसी ज़्यादा गहन मॉडल को चलाने से पहले तेज़ पहला नतीजा चाहता है, उसके लिए यह व्यावहारिक विकल्प है।
किसके लिए सबसे अच्छा: तेज़ पहले चरण का रेस्टोरेशन, बैच वर्कफ़्लो, और वे उपयोगकर्ता जो AI इमेज टूल्स में नए हैं और तुरंत नतीजे चाहते हैं।
खूबियाँ:
सीमाएँ: जटिल या बुरी तरह खराब इनपुट पर वह विवरण की वही ऊँचाई नहीं छूता जो Clarity Pro या Topaz छूते हैं।
सातों को खुद परखने के बजाय, सही शुरुआती विकल्प चुनने के लिए यह निर्णय तालिका इस्तेमाल करें:
| आपकी स्थिति | सबसे अच्छा टूल |
|---|---|
| पारिवारिक पोर्ट्रेट, चेहरे प्राथमिकता हैं | Crystal Upscaler |
| मिश्रित डैमेज: नॉइज़, खरोंच, ब्लर एक साथ | Real ESRGAN |
| पेशेवर आर्काइवल या बड़े फ़ॉर्मेट प्रिंट आउटपुट | Topaz Image Upscale |
| रेस्टोर किए गए पोर्ट्रेट में अधिकतम फ़ोटोरियलिज़्म | Clarity Pro Upscaler |
| बड़ा बैच प्रोसेसिंग, गति प्राथमिकता है | P Image Upscale |
| अलग-अलग विषय प्रकारों में एकरूप नतीजे | Bria Increase Resolution |
| जटिल दृश्यों के लिए संरचनात्मक एकरूपता | Google Upscaler |
💡 बुरी तरह खराब फ़ोटो के लिए दो-पास वर्कफ़्लो: पहले Real ESRGAN चलाएँ ताकि नॉइज़ हटे और सामान्य डिग्रेडेशन ठीक हो, फिर Clarity Pro Upscaler को दूसरे पास के रूप में चलाएँ ताकि बारीक टेक्सचर वापस आए। दो लक्षित पास लगातार किसी एक टूल के एकल पास से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
PicassoIA इन सभी टूल्स को बिना किसी सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल किए, एक ही ब्राउज़र इंटरफ़ेस में उपलब्ध कराता है। पेशेवर नतीजे पाने का सटीक तरीका यहाँ है:
चरण 1: अपना मूल स्कैन तैयार करें
600 DPI या उससे ज़्यादा पर सेट फ़्लैटबेड स्कैनर इस्तेमाल करें (बहुत छोटी फ़ोटो या बारीक विवरण वाली इमेज के लिए 1200 DPI)। स्मार्टफ़ोन इस्तेमाल करें तो प्रिंट पर परछाई पड़े बिना, एकसमान और फैली हुई रोशनी में फ़ोटो लें। प्रोसेस करने से पहले स्कैन को PNG या TIFF में सेव करें। JPEG कंप्रेशन आर्टिफ़ैक्ट लाता है, जिनसे AI मॉडलों को जूझना पड़ता है और रेस्टोरेशन शुरू होने से पहले ही आउटपुट की गुणवत्ता घट जाती है।
चरण 2: मुख्य डैमेज प्रकार पहचानें
30 सेकंड तक फ़ोटो को ध्यान से देखें। क्या मुख्य समस्या धुंधलापन और कम रेज़ोल्यूशन है? भौतिक खरोंच और निशान? फीकापन और कम कॉन्ट्रास्ट? नॉइज़ और ग्रेन? आपका जवाब तय करता है कि पहले कौन-सा टूल इस्तेमाल करें और क्या दूसरा पास चाहिए।
चरण 3: PicassoIA पर अपना टूल चुनें
PicassoIA पर सुपर-रिज़ोल्यूशन कलेक्शन में जाएँ। पोर्ट्रेट के लिए Crystal Upscaler से शुरू करें। मिश्रित डैमेज के लिए Real ESRGAN से शुरू करें। बड़े प्रिंट के लिए सबसे अधिक गुणवत्ता वाला आउटपुट चाहिए तो Clarity Pro Upscaler इस्तेमाल करें।
चरण 4: अपलोड करें और अपस्केल फ़ैक्टर सेट करें
अपनी फ़ाइल को टूल इंटरफ़ेस में खींचकर छोड़ें। 4x6 इंच से छोटे प्रिंट्स के लिए 4x अपस्केलिंग चुनें। मानक 4x6 से 8x10 इंच प्रिंट्स के लिए आमतौर पर 2x काफ़ी होता है। प्रिंट को जितनी ज़रूरत है, उससे ज़्यादा अपस्केल करने से बचें; ज़रूरत से ज़्यादा प्रोसेसिंग अपने आर्टिफ़ैक्ट पैदा करती है।
चरण 5: 100% ज़ूम पर समीक्षा करें
अपना परिणाम डाउनलोड करें और पूरे रेज़ोल्यूशन पर, 100% तक ज़ूम करके देखें। चेहरे, बारीक टेक्स्ट और पहले से खराब हिस्सों की ध्यान से जाँच करें। अगर कुछ खास हिस्सों को अब भी काम चाहिए, तो बचे हुए मुद्दों पर केंद्रित किसी दूसरे मॉडल के साथ दूसरा पास चला सकते हैं।
हर बार जब JPEG सेव होती है, कंप्रेशन आर्टिफ़ैक्ट फ़ाइल में स्थायी रूप से जुड़ जाते हैं। किसी बहुत ज़्यादा कंप्रेस्ड JPEG को AI अपस्केलर से चलाने पर वे ब्लॉकी आर्टिफ़ैक्ट हटने के बजाय और बढ़ जाते हैं। हमेशा अपने सबसे अच्छी गुणवत्ता वाले मूल स्कैन से काम करें, और चरणों के बीच गुणवत्ता घटने से रोकने के लिए बीच के आउटपुट PNG में सेव करें।
शुद्ध अपस्केलिंग मॉडल खरोंच और पानी के दाग जैसे भौतिक डैमेज आर्टिफ़ैक्ट को खास तौर पर निशाना नहीं बनाते। वे इन विशेषताओं को बाकी सब कुछ के साथ अपस्केल कर देंगे, जिससे डैमेज कम नहीं, बल्कि और ज़्यादा दिखेगा। अगर आपकी फ़ोटो पर साफ़ भौतिक डैमेज है, तो पहले Real ESRGAN इस्तेमाल करें। इसे खास तौर पर असली दुनिया के डिग्रेडेशन पैटर्न पर प्रशिक्षित किया गया था, जो रिज़ोल्यूशन स्केलिंग से बिल्कुल अलग समस्या है।
स्कैनर के ग्लास पर पड़ी धूल और बाल उच्च-रेज़ोल्यूशन डिजिटल आर्टिफ़ैक्ट बन जाते हैं, जिनसे AI मॉडल को निपटना पड़ता है। हर सत्र से पहले माइक्रोफ़ाइबर कपड़े से स्कैनर ग्लास साफ़ करें। प्रिंट की सतह से ढीला मलबा एक मुलायम एंटी-स्टैटिक ब्रश से धीरे से हटाएँ। सतह पर त्वचा का तेल न लगे, इसके लिए प्रिंट को केवल किनारों से पकड़ें। इन चरणों में दो मिनट लगते हैं, और ये आपके शुरुआती इनपुट को काफ़ी ज़्यादा साफ़ बनाते हैं, जो आउटपुट गुणवत्ता का सबसे बड़ा एकल कारक है।
हर पुरानी तस्वीर एक ऐसे पल को दर्शाती है जिसे दोबारा नहीं बनाया जा सकता। उन तस्वीरों में मौजूद लोग, जगहें, और किसी खास दोपहर की खास रोशनी: इनमें से कुछ भी कहीं और मौजूद नहीं है। 2027 के AI फ़ोटो रेस्टोरेशन टूल्स उन तस्वीरों को उस गुणवत्ता तक वापस लाने में सच में सक्षम हैं, जिसके लिए कुछ ही साल पहले तक एक पेशेवर लैब और काफ़ी खर्च लगते।
PicassoIA इस लेख के सातों टूल्स को एक ही जगह रखता है, जो किसी भी ब्राउज़र से खुलता है, और इसके लिए कोई इंस्टॉलेशन नहीं चाहिए। आप अभी किसी पानी से खराब हुई पारिवारिक तस्वीर पर Real ESRGAN लगभग 30 सेकंड में चला सकते हैं। किसी ऐसी एक फ़ोटो से शुरू करें जिसे आपने बहुत ज़्यादा खराब समझा था। नतीजे लगातार चौंकाने वाले होते हैं।
चाहे आप बचपन की यादों से भरे एक शूबॉक्स पर काम कर रहे हों, या पीढ़ियों में फैले पूरे पारिवारिक संग्रह को डिजिटल कर रहे हों, टूल तैयार हैं और काम करते हैं। अपनी फ़ोटो चुनें, ऊपर के विकल्पों में से अपना टूल चुनें, और देखें कि क्या वापस आता है।
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