PhotoldAIによる写真修復は、どんな仕組み？
Photoldチーム · · 読了時間 8 分
AIによる写真修復は、予測で動いています。モデルは、非常に多くの画像で、写真が普通どんな姿をしているかを学ぶまで訓練されます。傷んだ写真を渡されると、ありそうな修復後の姿を生成します。何かを調べているわけではなく、あなたの家族のことを知っているわけでもありません。
この一つの考え方が、良い結果と悪い結果の両方を説明します。無地の壁を横切る傷は、簡単な推測で、その推測はたいてい問題ありません。目を横切る傷も推測ですが、そこでは、その人が誰に見えるかが変わってしまうことがあります。
訓練でモデルが学ぶこと
何年も写真を見続けてきた人を想像してください。一枚一枚を暗記しているわけではありませんが、パターンは身についています。光が頬にどう当たるか、襟がどう折れるか、レンガがどう見えるか、フィルムの粒子が傷とどう違うか。モデルも似たことを、言葉ではなく数字で行っています。
訓練は、ツールを使うずっと前に終わっています。写真をアップロードすると、モデルはすでに学んだことを当てはめます。Photoldでは、お客様の写真をAIモデルの学習に使うことはありません。
傷んだ写真を渡すと何が起きるか
細部はツールごとに違いますが、大まかな流れはほぼ同じです。
- 画像がモデルに送られる。Photoldの場合は、当社のサーバーを通って、AIプロバイダーであるGoogle（Gemini API）とeachlabsに届きます。eachlabsは、他のプロバイダーのモデルを動かすことがあります。
- 作業内容が伝えられる。傷みを直す、色を足すなど、何をしてほしいか、何はそのままにするかを、ツールが伝えます。
- モデルが、そこにあるものを読み取る。形、階調、顔、そして場面の一部ではなく傷みに見えるものを読み取ります。
- 画像を生成する。写真がはっきり情報を与えているところは、それに従います。そうでないところは、普通そこにあるものを埋めます。
- 新しいファイルが返ってくる。アップロードをもとにした新しい画像なので、傷みから離れた部分でもディテールが変わることがあります。最後の確認が大切なのはそのためです。
取り戻すことと、再構成すること
コーヒーのシミがついた手紙を考えてみてください。シミが「今朝無事に着きました」の一部を覆っていても、残った部分から決まるので、自信をもって言葉を補えます。これは「取り戻す」に近い作業です。シミが町の名前を覆っていたら、合う町の名前を書くことはできます。正しそうに見えますが、作り物です。これが「再構成する」です。
AIツールは両方をしますが、結果を見ても、どちらなのかはわかりません。
| 写真の中のもの | ツールがしていること | どこまで信頼できるか |
|---|---|---|
| 色あせた暗部と明部 | 取り戻す：ディテールはスキャンにあり、かすかなだけ | かなり信頼できる |
| 無地の部分のほこりや細かな傷 | 取り戻すに近い：周囲から決まる | かなり信頼できる |
| 壁や空を横切る破れ | 再構成。ただし、そこに大きな意味はない | たいてい問題ない |
| 目や口を横切るひび割れ | 再構成。しかも大きな意味がある | その人を知る人に確認する |
| とてもぼやけた顔 | ほぼすべての特徴を再構成 | 本人らしさであって、記録ではない |
| 白黒写真への色づけ | 再構成：色はファイルになかった | もっともらしいが、記録ではない |
スキャンをPhotoldにかけて、何が残され、何が埋められたのかをよく見てみましょう。Photoldを試す
結果にばらつきがある理由、顔と文字が難しい理由
結果は、元の写真によって変わります。きれいでくっきりしたスキャンなら、推測の余地は少なくなります。ですから、結果に満足できないときは、まずよりよいスキャンを試してください。古い写真を修復する方法で説明しているとおりです。
顔が難しいのは、私たち自身が顔の専門家だからです。木なら気にもしないまぶたのわずかなずれで、人は他人のように見えてしまいます。モデルが知っているのは顔一般であって、この人の顔ではありません。サインはAIで修復すると顔は変わる？で説明しています。
文字が難しいのは、文字は正確でなければならないからです。モデルは、文字がどんな見た目かをよく知っていても、特定の看板に何と書いてあったかはわかりません。そのため、文字のように見えて意味のない形を作ることがあります。結果の中のバッジ、店の看板、小さな刻印は疑ってかかり、スキャンから読んでください。
修復、カラー化、高画質化は別の仕事
ひとつのことのように聞こえますが、それぞれが違う問いに答え、違うリスクを伴います。別々の工程として実行し、それぞれを確認するのがよいのは、そのためです。
| 仕事 | 答える問い | リスク | Photoldでは |
|---|---|---|---|
| 修復 | この傷みの下には何があったか？ | 傷んだ部分にディテールを作り出す | 写真修復、傷の除去 |
| カラー化 | この色はどんな色だった可能性が高いか？ | もっともらしいが間違った色 | カラー化 |
| 高画質化 | もっとくっきりしていたらどう見えるか？ | もともとなかったディテールを足す | HD高画質化 |
ツールが「残すもの」をモデルに伝えることが大切な理由
放っておくと、モデルは写真の普通の姿に引き寄せられます。なめらかな肌、整った歯、すっきりした構図です。写真をよくしてほしいというあいまいな頼みは、そのすべてを許す余地を与えます。修復ツールは、限界を設けて、何を残すべきかを伝える必要があります。色合い、構図、顔です。ツールを比べるときは、何を直すと約束しているかと同じくらい、何をそのままにすると約束しているかも読んでください。
Photoldが目指していることは次のとおりです。「写真修復」は色合いを保つので、白黒は白黒のまま、セピアはセピアのままで、設計上、トリミングも、構図の作り替えも、顔、表情、肌の色の変更もしません。「HD高画質化」は、本人らしさや肌の色を変えてはいけません。「カラー化」は肌を明るくしません。これらの目標は変化を減らしますが、なくすことはできません。傷みで隠れた細かなディテールは、取り戻されるのではなく再構成されるからです。結果をいちばんよく判断できるのは、被写体を知っていた人です。
ファイルそのものがどうなるかは、家族写真をアップロードしても大丈夫？をご覧ください。
よくある質問
AIによる修復で、写真の本当のディテールを取り戻せますか？
色あせた暗部のように、その痕跡が残っているところだけです。傷みで完全に隠れたディテールは再構成されるので、そこにあったものではなく、ありそうな姿になります。
AIは、親族がどんな顔だったか知っていますか？
いいえ。持っているのは、あなたの写真と、ほかの画像から学んだ一般的なパターンだけです。だから、結果をその人のほかの写真と比べるか、その人を知る人に聞くべきなのです。
同じツールなのに、ある写真ではうまくいき、別の写真ではうまくいかないのはなぜですか？
結果は、元の写真がどれだけ情報を持っているかによります。大きくきれいなポートレートは推測の余地が少なく、小さな顔や傷んだ顔は多く残ります。
私の写真は、AIの学習に使われますか？
サービスによるので、プライバシーポリシーを読んでください。Photoldは、お客様の写真をAIモデルの学習に使いません。
AIは、古い看板や書類の文字を復元できますか？
確実にはできません。文字が隠れていると、モデルは文字のように見えるだけの形を作ることがあるので、大切な文字はスキャンそのものから読んでください。
