用 AI 修复照片中的人脸
老照片、放大后变模糊的人脸、合影中的小人脸，都由在浏览器内运行的 GFPGAN 重新绘制。人脸位置自动检测，多张人脸可一次处理。照片绝不会离开您的设备。
首次运行会下载 AI 模型（约 165 MB），之后使用浏览器中保存的副本。您的文件绝不会被上传。
设置
使用方法
- 1
添加照片
拖入人脸模糊的照片或老照片。合影中的小人脸也能处理。
- 2
设置修复强度
设为 1 时直接使用修复后的人脸；调低则混入原图，以保留本人的相貌特征。首次运行会下载 AI 模型（约 165 MB）。支持 WebGPU 时每张人脸约需 1 秒，否则在 CPU 上每张需要 10–20 秒。
- 3
运行并检查
使用“对比”与原图进行比较。只有人脸区域会被修改，如果其他部分也需要提升，请配合“AI 图片放大”使用。
工作原理与注意事项
RetinaFace 会检测每张人脸及其眼、鼻、口的位置；每张人脸按 512×512 裁出，用 GFPGAN v1.4 修复后再贴回原位。这与官方工具采用的组合相同，用于弥补 Real-ESRGAN（AI 图片放大）不擅长的人脸细节。
由于 GFPGAN 生成的是“看起来合理的人脸”，结果可能与本人略有差异。证件照等注重本人相貌的场景，请调低修复强度以混入原图。支持 WebGPU 时每张人脸约需 1 秒，否则在 CPU 上每张需要 10–20 秒。模型（约 165 MB）只需下载一次。
常见问题
我的照片会被发送到服务器吗？
不会。AI 模型会下载到您的浏览器中，检测和修复都在您的设备上运行。此外，用于修复问题的处理统计（设备性能、错误类型等，不包含照片本身和文件名）会发送到本站服务器。可通过页面底部“诚邀协助提升服务品质”中的开关停止发送。
除了人脸，其他部分也会变好吗？
只有检测到的人脸区域会被重绘。想提升整张照片的画质，请先运行“AI 图片放大”，再进行人脸修复。
为什么修复后的人脸不像本人了？
这是生成模型的固有局限。将修复强度调低到 0.5–0.7，可以保留更多原有的相貌特征。原图画质过低时，推测的成分会更多。
没有 WebGPU 也能用吗？
可以。没有 WebGPU 时会在 CPU（WebAssembly）上运行，每张人脸需要 10–20 秒。处理完成后会显示是在 GPU 还是 CPU 上运行的。
诚邀协助提升服务品质
转换或压缩失败时，若能把当时的情况发送给我们，将有助于查明原因。了解哪些设备、哪些格式更容易失败，以及处理需要多长时间之后，我们就能调整支持的格式并修复相应问题。如果方便，保持开启会帮上很大的忙。
会发送的信息
- 使用的工具和所选设置（输出格式、质量等）
- 设备性能（有无 GPU、内存、核心数）
- 输入格式和大致大小
- 成功与失败的数量和耗时
- 失败时的错误类型和内容
不会发送的信息
- 文件本身、文件名
- 添加到视频中的文字、字幕或提示词
- 要朗读的文本、声音描述、读音词典和保存的声音
- PDF 中的文字、改写或涂黑的文字、密码、字体名称和指定的页面范围
- IP 地址
数据只发送到本站自有服务器，不会交给第三方服务。
各工具发送的明细（仅数量、时间、类型和有无）
朗读和 PDF 工具除“会发送的信息”外，还会发送以下明细。
- 朗读
- 文本的大致字数和句数、分段生成的次数、AI 模型的加载时间。
- PDF 工具（通用）
- 页数范围、是否禁止编辑、是否输入了权限密码、是否有电子签名、是否加密。
- 修改 PDF 文字、PDF 涂黑
- 改写、删除、白色覆盖和涂黑的次数、改写的字数（区分原字体与替代字体，替代字体的字数为范围）和替代字体的字体类型、无法改写的行的原因类型，以及涂黑时转为图片的页数和原因。
- PDF 页面操作及图片与 PDF 互转
- 输入和输出的数量，旋转、删除、复制、移动的页数，原样放入、经过转换、HEIC 格式、修正了方向的图片数量，以及降低了分辨率的页数（均为范围），是改写了原文档还是生成了新文档，是否重新设置了原来的保护、是否把表单域写入了页面、是否重新添加了书签。
- 压缩 PDF
- 输入和输出的数量，缩小、未缩小和黑白二值图片的数量，缩小的图片中连透明信息也一并缩小的、保持无损压缩缩小的、从 CMYK 转换为 RGB 的图片数量以及压缩次数（均为范围）、未缩小的原因类型、是否压到了目标大小及未压到的原因类型、缩小比例的范围、是否重新设置了原来的保护以及是否原样返回了原 PDF。
- 裁剪 PDF 和添加页码
- 输入和输出的数量，裁剪、添加页码或缩小了边距的页数（均为范围）、边距的设定方式、要裁剪的页面和添加页码的页面的选择方式、页码的格式和位置、起始编号的范围、直接改写了原文档这一点以及是否重新设置了原来的保护。