AI在动漫画瑕疵修复中的应用
AI技术已能高效处理动漫画面的多种瑕疵。通过深度学习模型，AI可识别并修复图像中的噪点、划痕、色彩失真及分辨率不足等问题。其核心原理是利用大量高质量动画数据训练神经网络，使其学会从受损画面中还原细节。
主要优势体现在自动化与高精度。传统修复需人工逐帧处理，而AI可批量处理视频流，显著提升效率。例如，基于生成对抗网络的工具能智能补全缺失像素，消除胶片老化造成的斑点，同时保持线条流畅性。对于低分辨率作品，超分辨率技术能通过算法增强画面清晰度，还原边缘细节。
技术适应性较强。无论是黑白漫画的线条修复，还是彩色动画的色彩重建，AI模型均可通过针对性训练实现优化。部分工具还能统一不同帧之间的画风，减少作画崩坏现象。
当前局限在于复杂场景的处理能力。大面积破损或运动模糊的修复可能产生非原始内容，过度处理会导致画面失真。但随着多模态模型发展，AI对艺术风格的理解正不断深化，未来有望实现更自然的修复效果。
