I Restored 200 Damaged Photos with AI — Some Results Were Stunning, Others Terrifying

# Tôi Đã Khôi Phục 200 Bức Ảnh Gặp Hư Hỏng Bằng AI — Một Số Kết Quả Thật Nổi Bật, Một Số Thì Đáng Sợ

Mở Hộp Đã Thay Đổi Mọi Thứ

Bàn tay bà Chen run rẩy khi bà đặt chiếc hộp giày lên bàn tôi. Bên trong, được gói trong giấy tissue đã ố vàng theo thời gian, là một bức ảnh đơn lẻ. Nước đã len lỏi từ đáy lên, biến một phần ba dưới thành một mảnh mờ ảo của những gam nâu và xám. Phần trên cho thấy một cặp đôi trẻ vào ngày cưới của họ năm 1962 — cô dâu trong chiếc váy trắng giản dị, chú rể trong bộ vest đen có lẽ là bộ tốt nhất của anh.

"Đây là bức ảnh duy nhất tôi có về đám cưới của chúng tôi," bà nói nhỏ. "Tầng hầm đã bị ngập nước ba năm trước. Tôi đã không tìm thấy chiếc hộp này cho đến tháng trước, sau khi Harold qua đời."

Không có áp lực, phải không?

Khoảnh khắc đó — ngồi đối diện với một người góa phụ 82 tuổi chỉ muốn nhìn thấy rõ gương mặt chồng mình thêm một lần nữa — đã làm rõ lý do tại sao tôi bắt đầu công việc phụ này ngay từ đầu. Nhưng nó cũng đánh dấu sự khởi đầu của một hành trình mà tôi sẽ trải qua 200 dự án khôi phục, mỗi một dự án dạy tôi cái gì đó mới về những gì AI có thể làm, những gì nó tuyệt đối không nên làm, và nơi mà ranh giới giữa "khôi phục" và "chế tạo" trở nên mờ mịt một cách nguy hiểm.

Tôi đã dành mười tám tháng qua để khôi phục những bức ảnh hư hỏng bằng cách kết hợp các kỹ thuật truyền thống và công cụ hỗ trợ AI. Một số kết quả thật sự tốt đến nỗi khiến khách hàng khóc vì vui sướng. Một số khác đã đi vào lãnh thổ thung lũng kỳ lạ khiến tôi vẫn không thể ngủ. Đây là những gì tôi đã học được từ việc mang trở lại 200 ký ức hư hỏng.

Xây Dựng Quy Trình Khôi Phục Từ Đầu

Tôi không bắt đầu như một chuyên gia khôi phục ảnh. Nền tảng của tôi là trong thiết kế đồ họa, và tôi đã thực hiện chỉnh sửa ảnh cơ bản trong nhiều năm. Nhưng khi bà tôi yêu cầu tôi sửa một bức ảnh bị rách của ông bà — những người nhập cư đã đến đảo Ellis vào năm 1923 — tôi nhận ra rằng có một nhu cầu thực sự cho dịch vụ này vượt ra ngoài kỹ năng kỹ thuật đơn thuần.

Quy trình ban đầu của tôi hoàn toàn thủ công: công cụ clone stamp của Photoshop, chỉnh sửa màu sắc cẩn thận, tái dựng chi tiết bị mất dựa trên manh mối ngữ cảnh. Một bức ảnh có thể mất của tôi từ tám đến mười hai giờ. Tôi đã tính phí 150 đô la mỗi bức và cảm thấy có lỗi về điều đó vì tôi biết hầu hết khách hàng của mình là những người già có thu nhập cố định.

Rồi các công cụ khôi phục AI bắt đầu xuất hiện. Đầu tiên là những cái đơn giản — tự động hóa màu sắc, loại bỏ trầy xước cơ bản. Tôi đã hoài nghi. Những kết quả ban đầu trông có vẻ nhân tạo, với những màu sắc dường như được chọn bởi thuật toán thay vì được xác định bởi tính chính xác lịch sử. Một chiếc váy từ những năm 1940 lại có màu xanh mà không tồn tại trong nhuộm vải cho đến những năm 1970.

Nhưng công nghệ đã cải thiện nhanh chóng. Đến đầu năm 2023, tôi đã tập hợp một bộ công cụ kết hợp nhiều cách tiếp cận AI: một mạng nơ-ron cho việc tái tạo khuôn mặt, một cái khác cho tổng hợp kết cấu, và một cái thứ ba cho màu hóa thông minh mà thực sự hiểu được ngữ cảnh lịch sử. Tôi vẫn thực hiện công việc thủ công đáng kể — AI là một công cụ, không phải là sự thay thế cho phán đoán — nhưng thời gian mỗi bức ảnh đã giảm còn từ ba đến bốn giờ, và chất lượng cải thiện đáng kể.

Quy trình mà tôi đã chọn bao gồm năm giai đoạn: đánh giá và tài liệu, lập bản đồ hư hỏng, tái tạo hỗ trợ AI, tinh chỉnh thủ công, và xem xét khách hàng với sự sửa đổi. Mỗi giai đoạn có các điểm quyết định cụ thể mà tôi xác định xem có nên tiếp tục, thử một cách tiếp cận khác, hoặc — và điều này rất quan trọng — nói với khách hàng rằng việc khôi phục là không thể nếu không chấp nhận mức độ chế tạo không thể chấp nhận.

Bức Ảnh Cưới Đã Dạy Tôi Về Giới Hạn

Quay lại với bức ảnh cưới của bà Chen. Tôi đã mang nó về nhà tối hôm đó và dành hai giờ chỉ để nghiên cứu trước khi chạm vào bất kỳ phần mềm nào. Hư hỏng do nước đã tạo ra một đường phân cách rõ ràng khoảng một phần ba lên. Phía trên đường đó: sắc nét, rõ ràng, được bảo quản một cách đẹp đẽ. Phía dưới: hỗn loạn.

Tôi có thể thấy phần dưới của chiếc váy của bà, hoặc đúng hơn, tôi có thể thấy rằng đã có một chiếc váy ở đó. Kết cấu vải hoàn toàn biến mất, thay thế bằng các vết nâu và sự phân huỷ giấy. Đôi giày của ông có thể nhìn thấy như những hình dạng tối, nhưng không còn chi tiết nào nữa. Sàn mà họ đứng — sàn gỗ? gạch? thảm? — là một câu hỏi khó đoán.

Tôi đã chạy hình ảnh qua AI tái tạo khuôn mặt đầu tiên. Gương mặt của bà Chen hiện ra hoàn hảo — nó đã nằm trong khu vực không bị hư hại. Gương mặt của chồng bà bị ảnh hưởng một phần bởi hư hỏng do nước trên cằm và cổ của ông. AI đã làm một điều phi thường: nó phân tích các phần không bị hư hại của gương mặt ông, hiểu được hướng ánh sáng, và tái tạo cằm và đường hàm của ông một cách hoàn toàn tự nhiên.

Tôi đã cho bà Chen xem kết quả ba ngày sau. Bà nhìn nó trong một thời gian dài, rồi bắt đầu khóc. "Đó là ông ấy," bà nói. "Đó chính xác là ông ấy. Tôi đã quên đi cằm của ông ấy mạnh mẽ như thế nào."

Nhưng sau đó bà đã hỏi về phần dưới của bức ảnh. Liệu tôi có thể sửa chiếc váy? Sàn nhà? Làm cho nó trông như toàn bộ bức ảnh đã được bảo quản?

Đây là lúc tôi phải có một cuộc trò chuyện khó khăn. Tôi giải thích rằng tôi có thể sử dụng AI để tạo ra hình ảnh một chiếc váy cưới năm 1962 có thể đã trông như thế nào, đôi giày mà một chàng trai trẻ có thể đã mang, sàn nhà có thể đã ở trong bất kỳ địa điểm nào họ đã sử dụng. Nhưng đó sẽ không phải là chiếc váy của họ, đôi giày của họ, sàn nhà của họ. Đó sẽ chỉ là sự đoán tốt nhất của AI dựa trên dữ liệu huấn luyện từ hàng nghìn bức ảnh khác.

"Ranh giới giữa khôi phục và chế tạo không phải lúc nào cũng rõ ràng, nhưng tôi đã học được cách tự hỏi mình một câu hỏi: Tôi đang phục hồi thông tin tồn tại trong bức ảnh này, hay tôi đang tạo ra thông tin mới chưa bao giờ tồn tại trong đó? Nếu là trường hợp sau, tôi cần phải rất cẩn thận về cách tôi tiến hành."

Bà Chen đã suy nghĩ về điều này. Rồi bà nói một câu đã thay đổi cách tôi tiếp cận mọi công việc khôi phục: "Tôi không cần nó phải hoàn hảo. Tôi chỉ cần nhìn thấy gương mặt của ông ấy một lần nữa. Phần còn lại chỉ là giấy."

Tôi đã giao bức ảnh với gương mặt của ông ấy được khôi phục đẹp đẽ và các phần hư hỏng để nguyên như chúng vốn có, có thể chỉ được làm sạch nhẹ nhưng không bị chế tạo. Bà đã đóng khung nó đúng như nó đã từng vậy. Đôi khi, hư hỏng là một phần của câu chuyện.

Phân Tích 200 Dự Án Khôi Phục Theo Loại Hư Hỏng

Sau khi hoàn thành dự án khôi phục thứ 200 vào tháng trước, tôi đã quay lại xem qua các tệp dự án của mình và phân loại từng công việc theo loại hư hỏng chính, mức độ tham gia của AI và chất lượng kết quả. Những mẫu hình nổi lên gây được ánh sáng.

Dữ liệu kể nhiều câu chuyện. Phai màu do ánh sáng mặt trời, mặc dù thường ảnh hưởng đến toàn bộ hình ảnh, thực tế lại là loại hư hỏng dễ giải quyết nhất. Thông tin vẫn còn đó trong bức ảnh — nó chỉ bị tẩy trắng bởi tác động của UV. Các công cụ AI rất giỏi trong việc phục hồi các chi tiết bị phai và tái tạo thông tin màu sắc dựa trên những gì còn lại.

Hư hỏng do nước thì phức tạp hơn. Tỷ lệ thành công giảm xuống 73% vì nước không chỉ làm phai ảnh — nó có thể hoàn toàn phá hủy lớp nhũ nơi hình ảnh tồn tại. Khi điều đó xảy ra, không có phép thuật AI nào có thể phục hồi những gì đã hoàn toàn mất đi. Tỷ lệ thất bại 27% đại diện cho những trường hợp mà tôi đã phải nói với khách hàng rằng việc khôi phục vượt qua một điểm nhất định sẽ yêu cầu quá nhiều chế tạo để có thể thành thật.

Rách vật lý, một cách ngạc nhiên, có tỷ lệ thành công cao. Đó là bởi vì rách thường không phá hủy thông tin — chúng chỉ tách nó ra. AI rất xuất sắc trong việc hiểu những gì nên kết nối qua đường rách và hòa trộn sự tái tạo một cách liền mạch.