1.瀏覽器輸入“Lightsecond Online或light second Format Factory”-& gt；老照片修復-& gt；拖動或添加圖片；
2.設置維修模式。如果是人像，建議檢查壹下。另外，如果是大小輸出，建議默認選擇。
3.單擊“開始修復”,稍等片刻，預覽修復前後的效果。
4.最後，點擊下載。
高清圖像的人工智能恢復通常涉及圖像超分辨率(SR)技術。這些技術利用深度學習和神經網絡來提高圖像的空間分辨率，使圖像看起來更清晰、更詳細。
以下是壹般情況下把畫面改成高清的AI修復原理:
訓練階段:這個過程包括使用大量高分辨率圖像來訓練深度神經網絡。訓練數據包括低分辨率圖像及其對應的高分辨率版本。通過學習如何將低分辨率圖像映射到高分辨率圖像來訓練神經網絡。這裏使用的深度神經網絡通常是卷積神經網絡(CNN)或其變體。這樣的網絡結構可以有效地捕捉圖像中的特征和紋理。
模型選擇:常用的模型有SRCNN(超分辨率卷積神經網絡)、VDSR(甚深超分辨率網絡)、SRGan(超分辨率生成預測網絡)等。這些模型具有不同的結構和復雜度，但是它們的共同目標是學習低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關系。
推理階段:當模型經過訓練後，可以用來處理新的低分辨率圖像。在推理階段，輸入是低分辨率圖像，模型將應用它所學習到的映射關系來生成高分辨率圖像。這個過程通常由卷積運算和非線性激活函數來完成。
損失函數:在訓練過程中，模型需要通過損失函數來衡量生成的圖像與真實的高分辨率圖像之間的差異。常用的損失函數包括均方誤差(MSE)和感知損失，它試圖在保持結構壹致性的同時提高圖像的感知質量。
需要註意的是，這些技術雖然可以在壹定程度上提高圖像質量，但並不能真正恢復丟失的信息。高清圖像和低分辨率圖像的信息差異是不可逆的，因此生成的高分辨率圖像可能在細節上看起來更清晰，但仍可能存在壹定的模糊或失真。