图片模糊怎么恢复原图？
使用轻秒格式工厂，轻秒老照片修复，无损放大、图片变清晰功能，人工智能深度学习技术，将模糊人脸细节进行高清修复。无论是发黄的老照片，旧设备拍摄的陈年旧照，都能一键变清晰，找回儿时的记忆。
1、浏览器输入“轻秒在线或轻秒格式工厂”->老照片修复 ->拖入或添加图片；
2、设置修复模式，如果是人像的话，建议勾选上，另外输出尺寸的话建议默认选择即可；
3、点击开始修复，稍等片刻处理完毕即可预览修复前后效果。
4、最后点击下载即可。
图片变高清的AI修复通常涉及到图像超分辨率（Image Super-Resolution，简称SR）技术。这些技术使用深度学习和神经网络来增加图像的空间分辨率，使其看起来更清晰和更详细。
以下是一般情况下图片变高清的AI修复原理：
训练阶段： 这个过程涉及使用大量的高分辨率图像来训练深度神经网络。训练数据包括低分辨率图像和其对应的高分辨率版本。神经网络通过学习如何将低分辨率图像映射到高分辨率图像来进行训练。这里使用的深度神经网络通常是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）或者其变种，这样的网络结构能够有效地捕捉图像中的特征和纹理。
模型选择： 常用的模型包括SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）、VDSR（Very Deep Super-Resolution Network）、SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Network）等。这些模型有不同的结构和复杂度，但它们的共同目标是通过学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系。
推理阶段： 当模型训练好后，它就可以用于处理新的低分辨率图像。在推理阶段，输入是一个低分辨率的图像，模型会应用其学到的映射关系，生成一个高分辨率的图像。这个过程通常是通过卷积运算和非线性激活函数来完成的。
损失函数： 在训练过程中，模型需要通过损失函数来衡量生成图像和真实高分辨率图像之间的差异。常用的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）和感知损失，感知损失尝试在保持结构一致性的同时提高图像的感知质量。
需要注意的是，虽然这些技术可以在一定程度上改善图像质量，但它们并不能真正还原丢失的信息。高清图像和低分辨率图像之间的信息差异是不可逆的，因此，生成的高分辨率图像可能在细节上看起来更加清晰，但仍然可能存在一些模糊或失真。
模糊照片修复现在可以使用线上小程序，只需要将照片上传，点击修复就可以了。
1、可以打开支付宝搜索【美伴】
2、进入小程序后选择“老照片修复”
3、在手机上传照片只需30秒即可完成照片修复。