前几天分享的AI视频换脸工具，很受小伙伴的喜欢。今天闲着没事就玩了几把街机游戏，像什么恐龙快打的还是不错的，超级经典好玩啊，但是画面实在是很模糊了。我想现在AI这么强大，能不能试着修复下这些画面。感觉也很好玩啊。
先来一张黄帽的，我们这里就是这样叫他，真名也不记得了
这是游戏直接截图的。超级模糊就是马赛克风格了
我尝试修复下
貌似是清晰多了但是效果有点点勉强
继续修复下
这个效果很不错了，跟原型相差不大，但是高清了。再继续试试
这个就更好了，连胡子都还原了。
继续试试看
如果试着改关提示词，估计还能再更精细一些
看到这个黄帽的修复后，我兴趣大增了，再来一个
不知道有没有小伙伴 认识这位英雄了？当年可是坑了我不少的铜板了
继续修复它
这个样子感觉萌多了。而且画风好像都变了
继续试试
跟上面那张差不多，但是头部细节多了
再换一个英雄试试
作为唯一一个女性角色，虽然不喜欢玩这个角色，但是我还是要试试修复
首先放大2倍，下图就是放大了2倍的效果，感觉更加模糊了
继续修复开始
修复后感觉没有汉娜那么霸气的气质了，变成了身材爆好的萌妹子了。。。
是不是超有意思的？
再来一个这是电神魔傀的一个角色，叫什么名字我已经忘了
上图是已经放大的效果，但是很模糊，下面继续修复
下面这张我觉得最符合原型了
上面这张太萌了。。。
最后这张个人觉得效果最好。又萌又符合原型
再来一张，名字你们说，反正我忘记了 哈哈哈
原图实在是惨不忍睹，无法直视
继续修复看看
我反正是没有想到是这个效果，后面还有几张尺度有点大了 我就没发出来了。。。
再来一张猛男
这个猛男我把修复过程放出来 上面是原图。然后我用AI放大工具放大并稍稍修复了一下
已经放大了倍数，但是上传上来后看不出来了。但是清晰度有了明显提高
我把图片裁剪了一下，只修复这部分就好了，如果图片太大，那么修复时间也越久的
我没想到会变成这个样子 继续
你们看看喜欢哪张？
最后这张我感觉效果最好了。
下面继续来一张第一关的boss。修复的效果真的是超出意外太多了
就是右边这个小BOSS。原图就是这样的，很模糊很模糊了
我放大并截取了其中的一部分
模糊得惨不忍睹。。。
试试换个模型修复下
不知道这样的机甲boss 你得多少个铜板才能过关？
机甲再来一张，稍稍有不同的
继续修复
萌妹子？我看不懂这个。。。
继续
继续换个模型试试
感觉这几张比较符合boss的风格和气质。
以上图片都是采用图生图加各种模型和提示词生成的。生成的工具网站在文末。
下面是AI图生图的介绍
AI 图生图，即基于人工智能技术的图像生成算法，使用深度学习模型和大量训练数据来生成逼真且多样化的图像。这项技术不仅可以给艺术家们带来创作灵感，还可以用于电影、游戏和虚拟现实等领域，提供快速生成图像的解决方案。此外，AI 图生成技术还能辅助图像修复，修复古老或受损图像的质量，甚至重建缺失部分的图片。
AI 图生成技术是人工智能领域的热门研究方向之一。它的应用广泛涵盖了艺术、设计、娱乐和虚拟现实等领域。通过训练深度学习模型，AI 图生成器可以从输入的条件或指导中生成逼真的图像。这些条件可以是文字描述、草图、颜色示例或其他形式的图像。AI 图生成技术的目标是创造出与现实世界或原始数据相关的图像，以满足创作或设计的需求。
艺术家们能够利用 AI 图生成技术获得创作的灵感和新的艺术形式。他们可以与 AI 交互，通过修改输入条件、调整参数或与模型互动来探索不同的艺术风格和图像结果。AI 图生成器可以生成绘画、素描、油画、水彩等各种类型的图像，甚至可以模仿著名画家的风格，创造出与之相似的艺术作品。
除了艺术创作，AI 图生成技术在电影和游戏制作中也发挥着重要的作用。通过使用 AI 图生成器，制作人员可以快速生成各种场景、角色和道具的概念设计。这大大缩短了创作周期，并提供了更多的创意选择。AI 图生成技术还可以用于改善电影和游戏中的特效图像，提高其逼真度和质量。
此外，AI 图生成技术在虚拟现实和增强现实领域也有广泛的应用。通过结合传感器和深度学习算法，可以实现逼真的虚拟现实体验。AI 图生成技术可以为虚拟场景生成逼真的图像，提高用户的沉浸感和参与度。在增强现实应用中，AI 图生成技术可以将虚拟对象与现实环境相结合，实现更加真实和交互性的增强现实体验。
除了图像生成，AI 技术还能用于图像修复。通过分析和学习大量的图像数据，AI 图像修复算法能够自动检测和修复图像中的缺陷、噪点或损坏。它可以恢复古老照片的细节，修复老化或受损图像的质量，甚至可以重建缺失部分的图片。这项技术可以应用于数字图像修复、文物修复、档案保护等领域，为图像保护和修复工作提供了极大的帮助。
总结而言，AI 图生成技术是一项具有巨大潜力和广泛应用的人工智能技术。它为艺术家们带来了创作的灵感和新的艺术形式，为电影、游戏和虚拟现实领域提供了快速生成图像的解决方案，同时也为图像修复领域带来了自动化和高效性。AI 图生成技术的发展受益于深度学习和大规模训练数据的进步。
在深度学习模型中，生成对抗网络（GANs）是常用的方法之一。GANs 包含一个生成器和一个判别器，它们相互竞争学习。生成器负责生成逼真的图像，而判别器则试图区分生成器生成的图像和真实图像。通过不断的对抗训练，生成器能够不断提高生成图像的质量。
为了训练 AI 图生成模型，需要大量的图像数据作为训练集。这些图像可以来自于各种来源，如网络图片、艺术品、照片等。训练过程中，模型通过学习输入条件和目标图像之间的关联，逐渐学会生成贴合条件的图像。训练完成后，生成器就可以根据输入条件生成符合要求的图像了。
然而，AI 图生成技术也面临一些挑战和限制。首先，生成的图像可能存在模糊、失真或不真实的问题，尤其是在复杂场景或高解析度要求下。其次，对于某些特定任务，模型可能会生成过于刻板或缺乏创意的图像。此外，数据集的质量和多样性也会对生成结果产生影响。解决这些问题需要进一步的研究和改进模型算法。
尽管如此，AI 图生成技术在多个领域中展现了巨大的应用前景。在艺术领域，艺术家可以通过与 AI 交互，从生成的图像中获取创作灵感，并探索新的艺术形式和风格。在电影和游戏制作中，AI 图生成技术可以提供更高效和多样化的概念设计，加快创作速度并丰富作品内容。在虚拟现实和增强现实领域，AI 图生成技术可以为用户创造真实感和沉浸感更强的虚拟环境。在图像修复领域，AI 技术的自动化和高效性可以帮助保存和修复文化遗产、古老照片等重要图像资料。
总的来说，AI 图生成技术的快速发展为艺术、娱乐和科技领域带来了许多机遇。随着技术的不断进步和创新，相信 AI 图生成技术将继续为我们创造更加逼真、多样化的图像，拓展人类想象力的边界，丰富我们的视觉体验。
你们还想看谁的高清修复，请留言我来修复试试 哈哈哈