पुराना फोटो रिपेयर
पुरानी और धुंधली तस्वीरों को साफ़ करें और नेचुरल रंग भरें
पुराना फोटो रिपेयर
पुरानी और धुंधली तस्वीरों को साफ़ करें और नेचुरल रंग भरें
सामग्री की झलक
三口之家老照片修复上色
1963年庭院合影修复·黑白版
三口之家老照片修复上色
1963年庭院合影修复·黑白版
विवरण
# पुराना फोटो रिपेयर｜एआई ओल्ड फोटो रीफ्रेश पीले पड़ चुके, मुड़े हुए, खरोंच या दाग वाले पुराने फोटो को साफ़ और स्पष्ट वर्शन में ठीक करें। आप युग के अनुसार प्राकृतिक रूप से रंग भर सकते हैं या ब्लैक-एंड-व्हाइट या नॉस्टैल्जिक टोन रख सकते हैं। फोटो का हर व्यक्ति बिल्कुल वैसा ही रहता है जैसा वह था। ## आपको क्या मिलेगा - **फोटो डायग्नोसिस**: फोटो के युग का अनुमान लगाएं, बताएं कि कितने लोग हैं और सबसे ज्यादा नुकसान कहाँ है - **सुधारा गया फोटो**: क्रीज, खरोंच, दरारें, दाग, फफूंदी के धब्बे और पीलापन हटाएं, और कोने ठीक करें - **तीन मोड**: रिपेयर + कलर (डिफ़ॉल्ट), ब्लैक-एंड-व्हाइट रखें, पुरानी तस्वीर की गर्म पीली टोन रखें - **लोगों का मूल रूप सुरक्षित**: कोई ब्यूटिफ़िकेशन या युवा नहीं किया जाता; जब क्रीज चेहरे से गुजरती है तो केवल क्रीज हटाई जाती है, बिना किसी चश्मे या झुर्रियों को जोड़े - **व्यक्तिगत जाँच**: 3 से अधिक लोगों के ग्रुप फोटो के लिए, जाँच करें कि रिपेयर से पहले और बाद में सब ठीक है या नहीं - **ऐतिहासिक निशान सुरक्षित**: हाथ से लिखे गए दिनांक, फोटो स्टूडियो की मुहरें और सफेद बॉर्डर जैसे-के-तैसे रखें - **सटीक विवरण**: एआई द्वारा कौन से विवरण और रंग जोड़े गए हैं, यह स्पष्ट रूप से लिखा जाएगा ## किसके लिए उपयुक्त है माता-पिता और दादा-दादी की पुरानी तस्वीरें ठीक करने वाले बच्चे; परिवार के लिए स्मृति एल्बम या उपहार बनाने वाले लोग; पारिवारिक तस्वीरें व्यवस्थित करने वाले लोग। ## उपयोग के सुझाव - स्कैनर से लिया गया स्कैन सबसे अच्छा होता है, फोन से लेते समय सीधा रखें और चमक से बचाएं -拍攝 का युग, स्थान या कपड़ों का रंग जानने से रंग भरना अधिक सटीक होगा (जैसे "मम्मी ने लाल स्वेटर पहना था") - एआई रिपेयर कुछ छूटे हुए विवरणों का अनुमान लगाता है, कृपया महत्वपूर्ण तस्वीरों के मूल वर्शन को सुरक्षित रखें - प्रत्येक रन पर लगभग 100-200 क्रेडिट खर्च होते हैं।
द्वारा अनुशंसित
Dancang
हमें यह कौशल क्यों पसंद है
"व्यक्ति वही रहना चाहिए" को सर्वोच्च नियम मानते हुए, खरोंच, फीकेपन और धुंधलेपन को सावधानीपूर्वक ठीक करता है, और बिना किसी बनावटीपन के कालखंड के अनुसार संयमित रंग भरता है।
किनके लिए उपयोगी
परिवार की पुरानी तस्वीरें ठीक करने, पारिवारिक यादें व्यवस्थित करने, या स्मृति एल्बम व पारिवारिक उपहार तैयार करने वालों के लिए उपयुक्त।
इस Skill का उपयोग कैसे करें
अपना इनपुट दें
एक पुरानी तस्वीर अपलोड करें, साथ ही शूटिंग का दशक, स्थान या कपड़ों के ज्ञात रंग बता सकते हैं, और रंग भरने, ब्लैक-एंड-व्हाइट रखने या पुरानी टोन बनाए रखने का विकल्प चुनें।
Skill चलाएँ
सिस्टम तस्वीर को सीधा करता है, खरोंच, सिलवटों, धब्बों और फीकेपन को ठीक करता है, और लोगों, लिखावट, कंपोजिशन व पुराने टेक्सचर को यथासंभव सुरक्षित रखता है।
परिणाम देखें
एक सुधारे गए फोटो के साथ तस्वीर का डायग्नोसिस, सुधार का दायरा, एआई द्वारा अनुमानित क्षेत्र और रंग भरने का विवरण प्राप्त करें; महत्वपूर्ण मूल फोटो संभाल कर रखें।
संबंधित कौशल
सभी देखें
छविपुरानी फोटो बहाورت और रंग भरना
ब्लैक-एंड-व्हाइट, पीले पड़े, धुंधلي या क्षतिग्रस्त पुरानी तस्वीरों को हाई-डिफ़िनिशन, प्राकृतिक रंगीन तस्वीरों में पुनर्स्थापित करें: खरोंच, सिलवटों, दरारों, फफूंद के धब्बों, दागों, पानी के दागों, शोर और पीलेपन को दूर करें, क्षतिग्रस्त कोनों की मरम्मत करें, चेहरे के स्पष्ट विवरण, बालों और कपड़ों की बनावट को फिर से बनाएं, एक्सपोजर और प्रकाश-अंधेरे स्तरों को ठीक करें, और नस्ल, कपड़ों की शैली और तस्वीर के युग के अनुसार उचित रूप से रंग भरें। मूल तस्वीर में सभी लोगों की चेहरे की संरचना, चेहरे की विशेषताओं के अनुपात, भाव, आयु विशेषताओं, केशविन्यास, मुद्रा और खड़े होने की स्थिति को सख्ती से अपरिवर्तित रखें, और रचना, शूटिंग कोण, लोगों की संख्या, कपड़ों की शैली, पृष्ठभूमि की वस्तुओं और दृश्य लेआउट को अपरिवर्तित रखें; चेहरा नहीं बदलते, सुंदरता नहीं बढ़ाते, लोगों और वस्तुओं को जोड़ते या हटाते नहीं, और कोई आधुनिक संशोधन नहीं करते। डिफ़ॉल्ट रूप से उच्चतम निष्ठा वाले वर्तमान संदर्भ छवि छवि-उत्पादन मॉडल का उपयोग करें; आउटपुट मात्रा डिफ़ॉल्ट रूप से प्रति मूल तस्वीर 1 है, और पहलू अनुपात डिफ़ॉल्ट रूप से मूल तस्वीर के समान है; कपड़ों के रंग, पृष्ठभूमि के रंग और समग्र टोन को स्वयं निर्दिष्ट किया जा सकता है। एकल फ़ाइन-ट्यूनिंग और कई पुरानी तस्वीरों की बैच-दर-बैच बहाली दोनों का समर्थन करता है।
छविपुरानी फ़ोटो सुधार
पुरानी फ़ोटो की बहाली: किसी व्यक्ति, इमारत, पौधे या जानवर की पुरानी फ़ोटो अपलोड करें। इसमें खरोंच, मोड़, फफूंदी, दाग, फीकेपन और गायब हिस्सों जैसी क्षतियाँ सुधारी जाएँगी और उसे उस दौर के अनुरूप उचित रंग दिए जाएँगे। मूल संरचना, लोगों की संख्या, भाव-भंगिमा और फ़्रेम को सख्ती से बनाए रखा जाएगा। जब उपयोगकर्ता कहे «पुरानी फ़ोटो सुधारो», «पुरानी फ़ोटो में रंग भरो», «फ़ोटो बहुत खराब है, क्या इसे सुधार सकते हो», «दादा-दादी की फ़ोटो में रंग भरो», «क्या खरोंच हटाई जा सकती है», «पुरानी फ़ोटो को साफ़ करो» या «पूरी पारिवारिक फ़ोटो सुधारो» जैसे वाक्य कहे, तब इसे सक्रिय करें। मुख्य सिद्धांत: बहाली जोड़ना नहीं, घटाना है—केवल क्षति हटाएँ, नई सामग्री न जोड़ें; जितना कम लगे कि फ़ोटो सुधारी गई है, उतना बेहतर। चेहरे ही एकमात्र जाँच का मानदंड हैं। रंग अनुमान पर आधारित उचित पुनर्निर्माण हैं, तथ्य नहीं। फ़्रेम और मूल फ़ोटो का आकार बिल्कुल समान रखें। डिफ़ॉल्ट रूप से आउटपुट का फ़्रेम अपलोड की गई फ़ोटो जैसा ही होगा। पहले विकल्प के रूप में Nano Banana 2.1 का हाई-फ़िडेलिटी रेफ़रेंस इमेज मोड इस्तेमाल करें और Midjourney को अक्षम रखें। गंभीर क्षति होने पर दो चरणों में काम करें: पहले श्वेत-श्याम बहाली, फिर रंग भरना।
पुरानी फ़ोटो एक-क्लिक सुधार
क्षतिग्रस्त, फीकी और धुंधली पुरानी फ़ोटो अपलोड करें और एक ही बार में उन्हें उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली तैयार फ़ोटो में बदलें: फटने के निशान और मोड़ की लकीरें भरें, दाग-धब्बे और फफूंदी हटाएं, बिगड़े रंग और पीला टोन बहाल करें, श्वेत-श्याम फ़ोटो में समझदारी से रंग भरें और धुंधली, कम-रिज़ॉल्यूशन वाली फ़ोटो को स्पष्ट करके बड़ा करें। चेहरे को जस का तस रखने का सख्ती से पालन किया जाता है—केवल क्षति और स्पष्टता सुधारी जाती है; सौंदर्य-सुधार, चेहरा बदलना या मूल फ़ोटो में न मौजूद विवरण गढ़ना नहीं किया जाता। डिफ़ॉल्ट रूप से एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली तैयार फ़ोटो और पहले-बाद का एक तुलना-चित्र दिया जाता है। कई फ़ोटो को एक-एक करके संसाधित किया जा सकता है और “केवल रंग भरें” या “श्वेत-श्याम बनाए रखें” जैसे सूक्ष्म बदलाव भी बताए जा सकते हैं।
जानकारी
- संस्करण
- v4
- आखिरी अपडेट
- रन क्रेडिट
- उपयोग के अनुसार
- मॉडल
- स्वचालित
- उपयोग के मामले
- चित्र और डिज़ाइनजीवनशैली और मनोरंजन
- आपको क्या मिलेगा
- रिपोर्टचित्र
- दृश्य शैलियाँ
- रेट्रोश्वेत-श्याम
