AI创作图片去模糊文案效果对比
在AI图片去模糊领域，主流方案分为两类：基于生成模型的修复工具与基于深度学习的超分辨率工具。生成模型通过理解图像语义进行智能填补，适合处理严重模糊或缺失细节的图片；超分辨率工具则通过算法增强像素密度，对轻度模糊的图片效果更显著。
生成模型（如DALL-E、Stable Diffusion）的核心优势在于创造性修复。当图片存在大面积模糊或内容缺失时，这类工具能根据上下文生成合理细节，比如还原人像的眼神光或风景纹理。其局限性在于可能产生不符合原图的虚构元素，且对硬件要求较高。
超分辨率工具（如Real-ESRGAN、Waifu2x）的强项在于保留原始信息。通过对抗训练网络，它们能有效消除马赛克和噪点，尤其适合修复老照片或低分辨率截图。但面对结构性模糊（如运动虚化）时，增强效果可能有限。
实际选择需结合需求：若追求细节真实性和效率，超分辨率工具更稳妥；若需突破原图限制进行创造性修复，生成模型更具潜力。部分工具已支持局部优化功能，可针对特定区域进行强化处理。测试表明，混合使用两类工具（如先用超分辨率基础增强，再采用生成模型微调）往往能获得更均衡的效果。
