फीकी, फटी या पीली पड़ चुकी फोटो का स्कैन अपलोड करें और असली कॉन्ट्रास्ट, किनारे और रंग वापस पाएँ, कुछ भी गढ़ा हुआ नहीं। Picasso IA सिलवटें, खरोंचें और धुंधलापन ठीक करता है, और ब्लैक-एंड-व्हाइट फोटो में रंग भरना एक अलग, वैकल्पिक कदम मानता है।
जो फोटो घर बदलने, बाढ़ या पर्स में तह होकर बिताए पचास सालों से बच निकली है, वह सिर्फ कच्चा माल नहीं, एक सबूत है। पुरानी फोटो रीस्टोरेशन एक फीकी, फटी या पीली पड़ चुकी फोटो का स्कैन लेता है और वह कॉन्ट्रास्ट, रंग और किनारे वापस लाता है जो फोटो में पहले से हैं, न कि किसी का अंदाज़ा कि वहाँ क्या रहा होगा। ईमानदारी से किया जाए तो यह एक चेहरा फिर से साफ दिखा देता है, बिना किसी ऐसे इंसान को गढ़े जो कभी उस फ्रेम में था ही नहीं।
हर रीस्टोरेशन मॉडल उसी से काम करता है जो आप उसे देते हैं, दराज में रखी असली फोटो से नहीं। तिरछे कोण से खींची गई, चेहरे पर चमक डालने वाली रोशनी में ली गई, या बहुत कम रिज़ॉल्यूशन वाली फोटो मॉडल को उतनी जानकारी नहीं देती जितनी असली फोटो में वाकई मौजूद है, और नतीजा जितना होना चाहिए उससे ज़्यादा धुंधला आता है, क्योंकि जो डिटेल कभी कैद ही नहीं हुई, वह बाद में वापस नहीं मिल सकती।
इसका हल कुछ मिनटों का ही काम है। फोटो को सपाट रखें, दोनों तरफ से बराबर रोशनी डालें ताकि किसी चेहरे पर चमक न पड़े, और पूरी फोटो को बिना क्रॉप किए फ्रेम में लें। 600 dpi या उससे ज़्यादा का फ्लैटबेड स्कैनर सबसे अच्छा तरीका है, लेकिन दिन की रोशनी में, मेज़ पर सपाट रखी फोटो का फोन से खींचा गया शॉट भी ज़्यादातर पारिवारिक फोटो के लिए काफी है। अगर पहली कोशिश के बाद भी चेहरे धुंधले दिखें, तो आमतौर पर ज़्यादा सावधानी से किया गया दूसरा स्कैन ही हल होता है, मॉडल बदलना नहीं।
रीस्टोरेशन उस नुकसान को निशाना बनाता है जिसने फोटो का दिखना बदल दिया, बिना उसमें कैद जानकारी मिटाए: फीकापन जिसने कॉन्ट्रास्ट धो दिया, दशकों की उम्र से आया पीला या नारंगी रंग, इमल्शन पर पड़ी सिलवटें और खरोंचें, किसी कोने में फैले पानी के दाग, और खराब क्वालिटी की छपाई से आया आम धुंधलापन। हर मामले में सीन पिक्सल्स में अब भी मौजूद है, बस बिगड़ा हुआ, और मॉडल का काम उसे वापस लाना है।
जो यह ईमानदारी से नहीं कर सकता, वह है ऐसी जानकारी गढ़ना जो फोटो में कभी थी ही नहीं। अगर कोई चेहरा बिना किसी नक्श वाला धब्बा है क्योंकि वहाँ नेगेटिव ओवरएक्सपोज़ हो गया था, तो कोई भी मॉडल आपको यह नहीं बता सकता कि वह इंसान दिखता कैसा था; वह सिर्फ उस धब्बे की जगह एक मुमकिन अंदाज़ा रख सकता है। यह अंदाज़ा उस असली इंसान जैसा हो भी सकता है, नहीं भी, और फोटो में कुछ भी आपको यह बताने का ज़रिया नहीं है कि कौन सा सही है। रीस्टोरेशन बिगड़ी हुई डिटेल वापस लाता है; यह उस डिटेल को ज़िंदा नहीं करता जो कभी कैद ही नहीं हुई।
Picasso IA के रीस्टोरेशन और अपस्केलिंग मॉडल Toolkit में बाकी 488 मॉडल के कैटलॉग के साथ मौजूद हैं, तो वही अकाउंट बाद में अलग से अपस्केल पास भी चला सकता है अगर नतीजे को प्रिंटिंग के लिए और रिज़ॉल्यूशन चाहिए।
रीस्टोर करना और रंग भरना अक्सर एक ही समझ लिए जाते हैं, लेकिन ये अलग-अलग काम हैं जिनका ईमानदारी का पैमाना भी अलग है। रीस्टोर करना वह वापस लाता है जो फोटो ने पहले से रिकॉर्ड कर रखा है, कॉन्ट्रास्ट, किनारे, टोन। रंग भरना ऐसी जानकारी जोड़ता है जो ब्लैक-एंड-व्हाइट फोटो ने कभी कैद ही नहीं की, क्योंकि मोनोक्रोम फोटो ने कभी दर्ज नहीं किया था कि किसी के कोट या आँखों का रंग असल में क्या था।
यही रंग भरने को एक फैसला बना देता है, सुधार नहीं। रंग भरने वाला मॉडल संदर्भ से मुमकिन रंगों का अंदाज़ा लगाता है, शेडिंग से त्वचा का रंग, उस दौर के आम कपड़ों के रंग, आकार से पत्तियों का हरा रंग, और ये अंदाज़े ऐसे तरीकों से गलत हो सकते हैं जिन्हें सिर्फ फोटो देखकर कोई परख नहीं सकता। दादाजी की जैकेट नेवी ब्लू लौट सकती है जबकि असल में वह भूरी थी, और इसे जांचने का कोई तरीका नहीं है जब तक कोई उस दिन को याद रखने वाला बताने के लिए मौजूद न हो।
रंग भरने को एक कलात्मक व्याख्या मानें जिसे आप जोड़ना चुनते हैं, और उसके साथ बिना रंग वाला रीस्टोर किया हुआ वर्ज़न भी रखें। वंशावली खोजने वाला या पारिवारिक रिकॉर्ड के लिए फोटो दस्तावेज़ करने वाला आमतौर पर चाहता है कि ब्लैक-एंड-व्हाइट रीस्टोर किया वर्ज़न ही असली माना जाए, और रंगीन कॉपी पर व्याख्या का लेबल लगा हो।
टिप: रीस्टोरेशन और रंग भरने को दो अलग पास मानें। पहले रीस्टोर करें, नतीजे को असली फोटो से मिलाकर देखें कि कहीं कुछ गढ़ा हुआ तो नहीं बल्कि वापस लाया गया है, और तभी तय करें कि रंग भरना है या नहीं। कदमों को अलग रखने से साफ पता चलता है कि कौन सा बदलाव असली डिटेल वापस लाने से आया और कौन सा रंग के अंदाज़े से।
हर नुकसान एक जैसा जवाब नहीं देता, और पहले से पता होना कि क्या उम्मीद करें, निराशा से बचाता है। नीचे की टेबल बताती है कि हर आम तरह का नुकसान आमतौर पर कैसा व्यवहार करता है।
| नुकसान का प्रकार | रीस्टोरेशन आमतौर पर क्या वापस लाता है | क्या उम्मीद करें |
|---|---|---|
| फीकापन और पीलापन | पूरी फोटो में कॉन्ट्रास्ट और ज़्यादा न्यूट्रल रंग संतुलन | आमतौर पर सबसे मज़बूत, सबसे भरोसेमंद नतीजा |
| सिलवटें और फटन | लाइन बंद हो जाती है, टोन और टेक्सचर आसपास से भर जाते हैं | अच्छा काम करता है जब तक सिलवट चेहरे से न गुज़रे |
| पानी के दाग और धब्बे | दाग हल्का होकर आसपास की टोन में मिल जाता है | चेहरों से दूर अच्छा, मुख्य नक्शों पर ज़्यादा जोखिम भरा |
| गहरी खरोंचें | आसमान या बैकग्राउंड जैसी सपाट जगहों से खरोंच की लाइनें गायब हो जाती हैं | बैकग्राउंड पर भरोसेमंद, बालों या बारीक डिटेल पर मुश्किल |
| बेहद धुंधलापन | जितना स्कैन में कैद हुआ उसी की सीमा में कुछ शार्पनेस | मामूली फायदा; बहुत ज़्यादा धुंधला ओरिजिनल धुंधला ही रहता है |
हर रो में दो पैटर्न दोहराते हैं। सपाट, कम डिटेल वाली जगहों का नुकसान चेहरे से गुज़रने वाले नुकसान से ज़्यादा भरोसे से रीस्टोर होता है, क्योंकि वहाँ असल में कम जानकारी खोती है। और जिस फोटो में कई समस्याएँ एक साथ जमा हों, वह तब बेहतर रीस्टोर होती है जब आप पहले सबसे बड़ी समस्या पर काम करें और दोबारा स्कैन करें, न कि यह उम्मीद करें कि एक ही पास सब कुछ ठीक कर देगा।
एक ईमानदार रीस्टोरेशन टूल यह भी बताता है कि वह कहाँ काम करना बंद कर देता है, क्योंकि दूसरा विकल्प एक ऐसा नतीजा है जो दिखने में सही लगता है पर चुपचाप गलत होता है।
इनमें से कोई भी सीमा रीस्टोरेशन को कम उपयोगी नहीं बनाती; ये ईमानदार वादे को तय करती हैं: खराब फोटो में जो अब भी बचा है उसे वापस लाना, कोई ऐसी याद न गढ़ना जो उसमें कभी थी ही नहीं।
यह प्रोसेस इतना छोटा है कि एक पूरे डिब्बे भर पुरानी फोटो एक दोपहर में निपट सकती हैं, और असली खर्च बस हर एक का अच्छा स्कैन पहले हासिल करने में लगा समय है।
किसी रन की लागत जांचना pricing page पर सिर्फ दस सेकंड का काम है, क्योंकि रीस्टोरेशन और अपस्केलिंग बाकी हर मॉडल जैसे ही एक साझा क्रेडिट बैलेंस से चलते हैं।
हाँ, और फीकापन वह नुकसान है जिसे रीस्टोरेशन सबसे भरोसे से संभालता है, क्योंकि इमेज का असली कंटेंट अब भी मौजूद है, बस उसका कॉन्ट्रास्ट और रंग संतुलन बदल गया है। मॉडल कुछ खोया हुआ दोबारा बनाने की बजाय पूरी फोटो में टोन का संतुलन बनाता है। रोशनी में दशकों बिताने के बाद लगभग ग्रे दिखने वाली फोटो आमतौर पर चेहरों और कपड़ों को फिर से साफ अलग दिखाते हुए लौटती है, क्योंकि वह बनावट सिकुड़ी थी, मिटी नहीं थी।
रीस्टोर करना वह जानकारी वापस लाता है जो फोटो ने पहले ही रिकॉर्ड की थी लेकिन नुकसान या फीकेपन ने ढक दी, कॉन्ट्रास्ट, किनारे, शार्पनेस। रंग भरना ऐसी फोटो में रंग जोड़ता है जिसने कभी कोई रंग रिकॉर्ड ही नहीं किया, तो नतीजे का हर रंग एक जानकारी पर आधारित अंदाज़ा है। दोनों को अलग फैसले मानें: पहले रीस्टोर करें ताकि जो असल में है वह वापस मिले, फिर अलग से तय करें कि आपको एक व्याख्या वाला रंगीन वर्ज़न जोड़ना है या नहीं।
सिर्फ आंशिक रूप से। अगर चेहरे की बनावट का इशारा देने के लिए काफी शेडिंग और किनारे बचे हैं, तो रीस्टोरेशन उसे तेज और संतुलित कर सकता है। अगर नुकसान ने चेहरा पूरी तरह मिटा दिया है, तो कोई भी नतीजा असली इंसान की वापसी नहीं बल्कि एक मुमकिन आम चेहरा है, और उसे सटीक शक्ल की तरह नहीं लेना चाहिए। रीस्टोरेशन बिगड़ी हुई डिटेल वापस लाता है, यह गायब हो चुकी डिटेल को ज़िंदा नहीं करता।
पक्के तौर पर जांचा नहीं जा सकता। रंग भरने वाला मॉडल संदर्भ से मुमकिन रंगों का अंदाज़ा लगाता है, शेडिंग से त्वचा का रंग, उस दौर के आम कपड़ों के रंग, लेकिन ब्लैक-एंड-व्हाइट फोटो ने कभी दर्ज नहीं किया कि असल में किसी चीज़ का रंग क्या था। नतीजा दिखने में भरोसेमंद लग सकता है और फिर भी गलत हो सकता है। रंगीन वर्ज़न को एक ऐसी व्याख्या मानें जिसे आपने जोड़ना चुना, तथ्य नहीं, और रेफरेंस कॉपी के तौर पर ब्लैक-एंड-व्हाइट रीस्टोर किया वर्ज़न संभालकर रखें।
फोन से खींची फोटो ज़्यादातर पारिवारिक फोटो के लिए काफी है, अगर सावधानी से खींची जाए: फोटो मेज़ पर सपाट, दोनों तरफ से बराबर रोशनी बिना किसी चमक के, और कैमरा जितना पास हो सके उतना पास लेकिन पूरी फोटो कैद हो। 600 dpi या उससे ज़्यादा का फ्लैटबेड स्कैनर बेहतर शुरुआत देता है, खासकर उन फोटो के लिए जिन्हें आप दोबारा प्रिंट कराने की सोच रहे हैं। किसी भी तरीके से, कैप्चर में कितनी असली डिटेल मौजूद है, यही नतीजे को सबसे ज़्यादा तय करता है।
रीस्टोरेशन और अपस्केलिंग मॉडल Toolkit में बाकी कैटलॉग के साथ मौजूद हैं। सही चुनाव इस पर निर्भर करता है कि फोटो को क्या चाहिए: धुंधलापन और कम रिज़ॉल्यूशन के लिए अपस्केलिंग, या सिलवटों और फीकेपन के लिए रीस्टोरेशन पर केंद्रित मॉडल। 488 मॉडल उपलब्ध होने के साथ कोई एक तय जवाब नहीं है; एक ही स्कैन को दो विकल्पों से गुज़ारना और नतीजे मिलाना ही सबसे तेज़ तरीका है यह जानने का कि कौन सा किसी खास फोटो को अच्छे से संभालता है।
हाँ, मामूली नुकसान के लिए एक ही जनरेशन में दोनों ठीक करना आमतौर पर ठीक रहता है। जिस फोटो में कई गंभीर समस्याएँ एक साथ जमा हों, वहाँ नतीजे तब बेहतर होते हैं जब आप पहले सबसे गंभीर समस्या पर काम करें, नतीजा जांचें, और फिर एक ही प्रॉम्प्ट से सब कुछ हल होने की उम्मीद करने की बजाय दूसरा पास चलाएँ। सिलवट को जितना हो सके शारीरिक रूप से चपटा करने के बाद दोबारा स्कैन करना भी ज़्यादातर लोगों की सोच से कहीं ज़्यादा मदद करता है।
नहीं। डिजिटल रीस्टोरेशन एक कॉपी है जो फोटो से डिटेल वापस लाती है, यह उसका विकल्प नहीं है। असली फोटो डिजिटल रीस्टोरेशन के बावजूद समय के साथ खराब होती रहती हैं, और अगर कभी रीस्टोरेशन दोबारा करनी पड़े या बाद में ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन में दोबारा स्कैन करनी हो, तो ओरिजिनल ही असली स्रोत बना रहता है। उसे सपाट, सूखा और सीधी रोशनी से दूर रखें, भले ही आपके पास एक ऐसा रीस्टोर किया वर्ज़न हो जो आपको पसंद आए।
हाँ। एक बार रीस्टोर की गई फोटो मिल जाने पर, कोई इमेज-टू-वीडियो मॉडल उसे हल्के कैमरा पुश या हल्के पैरालैक्स इफेक्ट से एनिमेट कर सकता है, जो किसी पारिवारिक फोटो को स्लाइडशो या याद में बने वीडियो में लाने का एक आम तरीका है। मूवमेंट धीमा रखें, क्योंकि पुरानी फोटो में पहले से ही कुछ धुंधलापन होता है, और तेज़ मूवमेंट उसे छुपाने की बजाय उजागर कर देता है। एक रीस्टोर की गई, शार्प फ्रेम वीडियो मॉडल को असली स्कैन से कहीं ज़्यादा काम करने लायक चीज़ देती है।
फीकेपन या सिलवट से कम। शार्पनिंग हल्की धुंधली फोटो को काफी बेहतर कर सकती है, लेकिन जो फोटो खींचते वक्त बहुत ज़्यादा धुंधली थी, या बहुत कम रिज़ॉल्यूशन में स्कैन हुई थी, उसके पास काम करने के लिए असली जानकारी कम होती है, और कोई भी मॉडल ऐसी डिटेल वापस नहीं ला सकता जो असली कैप्चर में कभी दर्ज ही नहीं हुई। यहाँ ईमानदार नतीजा एक मामूली सुधार ही है, और अगर असली फोटो अब भी मौजूद है, तो ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन में दोबारा स्कैन करना आमतौर पर उसी कम क्वालिटी वाली फाइल पर बार-बार पास चलाने से ज़्यादा मदद करता है।
दराज में रखा फोटो का वह डिब्बा इंतज़ार करते हुए कम नाज़ुक नहीं होता जा रहा। पहली फोटो सावधानी से स्कैन करें और Toolkit में अपलोड करें यह देखने के लिए कि रीस्टोरेशन असल में क्या वापस लाता है, इससे पहले कि आप तय करें कि उसमें रंग भरना भी करने लायक है या नहीं।
