怎么让图库里的照片提高清晰度？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。
图片变清晰的AI技术通常涉及图像超分辨率（Image Super-Resolution）技术。这些技术的主要目标是从低分辨率图像生成高分辨率图像，使图像更清晰，更细致。
以下是一些常见的图像超分辨率技术和原理：
插值方法： 最简单的超分辨率方法之一是使用插值技术，如双线性插值或双立方插值。这些方法通过在像素之间进行插值来增加图像的分辨率，但往往会导致图像失真和模糊。
基于深度学习的方法： 近年来，深度学习已经取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）。超分辨率卷积神经网络（SRCNN）是一种常见的方法，它使用卷积层来学习图像的特征，并将低分辨率图像映射到高分辨率图像。
生成对抗网络（GANs）： GANs是另一种深度学习方法，它由生成器和判别器组成。生成器负责生成高分辨率图像，而判别器负责区分生成的图像和真实高分辨率图像。通过训练，生成器学会生成更逼真的高分辨率图像。
深度残差网络（Residual Networks）： 残差网络是一种通过引入跳跃连接（skip connections）来减轻网络训练过程中的梯度消失问题的网络结构。这种结构在图像超分辨率任务中也取得了良好的效果，如EDSR（Enhanced Deep Super-Resolution）和RCAN（Residual Channel Attention Networks）等。
这些方法的核心原理是通过学习图像的特征映射，使网络能够理解低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系。深度学习方法利用大量数据进行训练，以学习通用的图像特征，从而在处理新的低分辨率图像时能够生成更清晰的高分辨率图像。