# 基于生成对抗网络（GAN）的老照片修复 Web 应用
目录
### 2. GAN模型推理服务 (model_inference.py)
### 3. 前端界面 (templates/index.html)
## 概述
本文将详细介绍如何构建一个基于GAN的老照片修复Web应用。这个应用将允许用户上传老照片，使用先进的生成对抗网络技术自动修复破损、褪色或模糊的照片，并将修复后的结果展示给用户。
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一、研究背景
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老照片的“濒危”现状
• 全球博物馆、档案馆、家庭相册中保存的 19–20 世纪银盐胶片、蛋白印相等老照片，正面临褪色、龟裂、霉斑、划痕等复合退化。
• 传统人工修复依赖 PS 逐像素修补，成本高、周期长、主观差异大，且对高分辨率扫描件 (>600 dpi) 的算力需求激增。 -
技术拐点：深度学习 → GANs
• 2014–2017 年，卷积神经网络（CNN）在超分辨率、去噪、补全任务上取得突破，但普遍采用 L2/MSE 损失，带来过度平滑、纹理缺失。
• 2018 年后，SRGAN、ESRGAN、DeblurGAN、EdgeConnect 等 GAN 架构把“视觉感知质量”纳入对抗损失，使修复结果在主观 MOS（Mean Opinion Score）上首次追平甚至超越人工。 -
Web 化的需求
• 疫情后，在线展览、数字人文项目激增，档案馆希望“一键批量修复+在线浏览”，而非本地 Photoshop。
• 浏览器端算力提升（WebGPU、WebAssembly-SIMD）+ 服务端 GPU 弹性推理，让“网页上传 → 秒级返回高分辨率修复图”成为可行产品形态。
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二、研究意义
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文化价值：
• 数字化抢救濒危影像，支撑“记忆工程”、城市口述史、非遗数字档案建设。 -
社会价值：
• 为普通家庭提供低成本修复通道（目前商业人工修复 1 张 6 寸老照片≈¥300–500，GAN Web 服务可降至 ¥0.5–1.0）。 -
学术价值：
• 把“真实退化”与“合成退化”差距（Real-vs-Synthetic Gap）这一经典难题，迁移到老照片特有退化模型（银盐颗粒、泛黄、水渍）上，推动领域泛化研究。
• 通过 Web 日志收集大规模用户反馈（点击、缩放、再编辑），构建“人在回路”数据集，反哺模型持续迭代。 -
产业价值：
• 形成 SaaS/PaaS 商业模式，付费 API 可嵌入在线冲印、数字纪念册、短视频怀旧特效等场景。
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三、研究现状
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算法与模型
(1) 主流 GAN 框架
• SRGAN/ESRGAN：针对低分辨率老照片的超分＋锐化，PSNR/SSIM 双指标领先 。
• EdgeConnect：两阶段“边缘先验→颜色填充”，对撕裂、大面积缺失更具鲁棒性。
• Self-Attention GAN + Progressive Growing：在旧照着色任务上实现 1024×1024 高分辨率输出，色彩一致性优于 Pix2PixHD。
• 多尺度 GAN（Pyramid-VAE-GAN、CASI）：融合全局结构先验与局部纹理先验，解决“脸歪+纹理糊”组合退化。(2) 损失函数创新
• 感知损失（VGG-feature）+ 风格损失（Gram-matrix）+ 对抗损失（WGAN-GP/LSGAN）组合，取代传统 L2，显著提升主观质量。
• 引入“退化可逆”约束：通过可学习退化核估计，降低真实老照片与训练数据的域差异。(3) 人脸/语义特殊处理
• GAN-prior Embedded Network：用预训练 StyleGAN 的人脸先验，实现盲人脸修复（未知退化核），在 20 世纪科学家老照片上取得 >4.5 MOS。 -
数据集与评估
• 公开合成数据集：DIV2K、CelebA-HQ、ImageNet 用于预训练；Real-Old-Photo（RGN 2023）含 5 万张真实老照片扫描件及人工 GT，用于微调。
• 评价指标：PSNR/SSIM（客观）+ LPIPS/FID（感知）+ MOS（人工打分），目前最佳模型在 Real-Old-Photo 上 LPIPS 0.08、MOS 4.3。 -
Web 系统实践
• 架构：前端 React + WebAssembly-SIMD 做轻量预处理（旋转、裁剪、压缩）；后端 PyTorch + TensorRT 进行 4× 超分推理；整体延迟 <3 s（512×512 输入）。
• 交互：支持“滑杆对比（before/after）”“局部放大”“一键批量 50 张下载 ZIP”。
• 商业案例：
– 腾讯云“旧照修复”小程序：2023 年国庆 7 天调用量 2500 万次。
– 国家图书馆“中国记忆”项目：基于 GAN Web 平台完成 12 万张抗战照片修复，节省 90% 人工。 -
现存挑战
• 真实退化建模仍不完善，导致划痕/霉斑修复时出现“伪影”。
• 高分辨率（>2048×2048）时显存占用高，需要模型蒸馏或 tile-based 推理。
• 伦理与版权：AI 修复是否会“美化历史”或侵犯拍摄者版权，尚无统一规范。
## 技术架构
### 前端设计
- **响应式Web界面**：使用HTML5、CSS3和JavaScript构建
- **图像上传与预览**：支持拖放和传统文件选择
- **实时进度显示**：修复过程中的状态反馈
- **前后对比视图**：修复前后的图像对比功能
### 后端服务
- **Flask框架**：轻量级Python Web框架
- **GAN模型服务**：基于PyTorch的预训练修复模型
- **图像处理管道**：预处理和后处理流程
- **异步任务处理**：使用Celery处理长时间运行的修复任务
### GAN模型选择
- **DeOldify**：专门用于图像上色和修复的GAN架构
- **ESRGAN**：增强超分辨率GAN，用于提高图像分辨率
- **Pix2Pix**：图像到图像转换的条件GAN，可用于修复任务
## 核心实现代码
概要：本文档详细介绍了两种不同的老照片修复方案及其扩展应用第一种方案基于前后端分离架构，前端使用React和ONNXRuntimeWeb实现超分辨率（4×放大资源-优快云下载
https://download.youkuaiyun.com/download/matlab_python22/91790578### 1. Flask应用主文件 (app.py)
```python
from flask import Flask, render_template, request, jsonify, send_file
from werkzeug.utils import secure_filename
import os
import uuid
from datetime import datetime
from PIL import Image
import io
from model_inference import PhotoRestorationGAN
app = Flask(__name__)
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 16 * 1024 * 1024 # 16MB限制
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads/'
app.config['PROCESSED_FOLDER'] = 'static/processed/'
# 确保上传和处理目录存在
os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True)
os.makedirs(app.config['PROCESSED_FOLDER'], exist_ok=True)
# 初始化GAN模型
gan_model = PhotoRestorationGAN()
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_file():
if 'file' not in request.files:
return jsonify({'error': '没有文件部分'}), 400
file = request.files['file']
if file.filename == '':
return jsonify({'error': '没有选择文件'}), 400
if file and allowed_file(file.filename):
# 生成唯一文件名
file_id = str(uuid.uuid4())
filename = secure_filename(file.filename)
ext = filename.rsplit('.', 1)[1].lower()
new_filename = f"{file_id}.{ext}"
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