qq相册照片怎样恢复清晰?
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。
提高图像清晰度的AI技术通常涉及到图像超分辨率 (Image Super-Resolution, ISR)。这是一类技术，旨在通过从低分辨率图像生成高分辨率图像，改善图像的视觉质量。
以下是一些常见的图像超分辨率方法和原理：
插值方法：
最近邻插值： 这是一种简单的插值方法，通过使用最近邻像素的值来估计新像素的值。然而，它往往会导致图像边缘的锯齿状效果。
双线性插值： 这种方法使用周围四个像素的加权平均值来估计新像素的值，相对于最近邻插值产生更平滑的结果。
深度学习方法：
卷积神经网络 (CNN)： 使用深度学习模型，特别是卷积神经网络，可以学习从低分辨率图像到高分辨率图像的映射。这些模型通过大量的高分辨率图像和其对应的低分辨率版本进行训练。Super-Resolution Convolutional Neural Network (SRCNN) 是一个经典的例子。
生成对抗网络 (GAN)： GANs是一种生成模型，由生成器和判别器组成。生成器试图生成真实的高分辨率图像，而判别器则试图区分生成的图像和真实图像。通过这种对抗训练，生成器学习生成更逼真的高分辨率图像。ESRGAN (Enhanced Super-Resolution GAN) 是一个使用GAN进行图像超分辨率的例子。
自注意力机制：
一些方法利用自注意力机制，例如在 Transformer 架构中使用的那种。这使得模型能够聚焦于图像中的重要部分，以更好地保留细节并提高图像质量。
局部特征提取：
一些方法专注于提取图像的局部特征，然后使用这些特征生成高分辨率图像。这有助于保留细节和纹理。
这些方法的共同目标是从有限的信息中生成更多的细节，以提高图像质量。深度学习方法在这方面表现出色，因为它们能够学习复杂的非线性映射，从而更好地捕捉图像中的模式和结构。