老照片/胶片修复交付

一、典型损伤类型

原则：修旧如旧 vs 精修如新 —— 交付前 与客户确认。

二、流程总览

① 高清扫描 / 翻拍（尽量 600dpi+ 或 4K 拍）
        ↓
② 预处理：旋转、裁边、去尘（PS 或 Comfy）
        ↓
③ 大图缺陷：inpaint 局部（4-4）
        ↓
④ 人脸：8-3 修复（强度勿过高）
        ↓
⑤ 上色（可选）：专用 Colorize 模型
        ↓
⑥ 8-2 放大至交付像素
        ↓
⑦ PS：曲线、颗粒、边框（怀旧可选）
        ↓
⑧ 导出 + 前后对比图

三、扫描与输入规范

勿 先 JPEG 强压缩再修复——块效应 难救。

四、Comfy 工作流模块

4.1 去划痕 / inpaint

Load Image
        ↓
（PS 蒙版：白=划痕区）Load Mask
        ↓
Inpaint KSampler denoise 0.9–1.0 小区域
Prompt: same texture, continuous background, no scratch

大区域缺失：分块 inpaint，勿一次全图 denoise。

4.2 人脸修复（8-3）

[VAE Decode 或 Load Image]
        ↓
[FaceDetailer / ReActor / CodeFormer]
        ↓
strength **0.5–0.7**（过高变「网红脸」）

已故长辈：客户常要 「清晰但像本人」 —— 强度 保守，保留 皱纹与特征。

4.3 AI 上色

节点/模型示例方向：

• DeOldify 类 Comfy 节点

• DDColor

• SD img2img 低 denoise + Prompt 历史服装色

交付选项：

• 仅 修复黑白 高清；

• 上色版 + 黑白版 双交。

4.4 放大（8-1 / 8-2）

• 老照片 先修复后放大；

• Tile upscale 防 OOM；

• 放大倍数 2×–4×，过高 Hallucinate 细节。

五、PS 收尾

六、商业交付标准

6.1 家庭纪念（C 端）

• 1–3 张样片 确认风格；

• 出 修复版 + 源文件备份；

• 说明 AI 推断局限（上色可能不准）。

6.2 档案馆/媒体（B 端）

• 不改历史事实（制服徽章、背景建筑）；

• 保留 元数据 与 修订日志；

• 过高 AI 臆造 可能不可用 —— 偏 保守修复。

七、合规与伦理（8-7）

• 修复 他人照片 需 权利人同意；

• 禁止 把老照片人脸 换到不当场景；

• 公开历史人物 咨询单位政策；

• 交付合同写清：AI 辅助、非考古鉴定。

八、报价与工时参考（示意）

批量：相似损伤 同一 workflow + Batch，人工只修难点。

九、交付包

client_zhang/
├── source/
├── work/psd/
├── export/
│   ├── 001_restored_color.jpg
│   ├── 001_restored_bw.jpg
│   └── 001_compare.jpg
├── workflow/restoration_v2.json
└── README_修复说明.txt