過去を書き換えずに家族の写真を修復する：GPT Image 2.5 ガイド

残したい細部とは、祖母のほんの少し歪んだ笑顔かもしれません。その慣れ親しんだ表情が消えてしまえば、きれいになった写真も意味を失います。

GPT Image 2.5 Old Photo Restoration は、傷の除去、控えめなトーン補正、任意の着色を試すのに役立ちます。すべての結果をオリジナルと比較してください。くっきりした顔には invented details（作り出された細部）が含まれ得ます。欠損した特徴や記録のない色を歴史的事実として扱うことはできません。

1枚の写真、1つの絞り込んだ修復タスク、そして保存されたオリジナルから始めましょう。このガイドでは、コピー可能なプロンプト5つ、単一モデルのワークフロー、家族のアルバムや共有コピー、プリントに使える実用的な受入チェックを紹介します。

重要ポイント

• 実際の写真から始め、オリジナルのスキャンを保存する。
• 最初のパスは特定できる損傷に対処するために使う。
• 着色は解釈として別に保存する。
• ダウンロードを保持する前に、すべての顔と手を加えていない領域を確認する。

**2026年9月15日時点のエビデンス状況：**公開モデルページとそのコントロールは確認済みです。修復実行は、アクセスセッションにサインインが必要だったため、テストプレイグラウンドに到達できませんでした。下の図は、実際のアーカイブ入力と管理されたテスト準備を示すものであり、完了したAI修復ではありません。修復の成功や測定済みの実行コストは主張されていません。

GPT Image 2.5 古い写真の修復：対応できること

OpenAI は2026年9月8日に Images 2.5 を発表し、参照被写体の忠実性、焦点を絞った編集、連続する編集間の一貫性の改善を説明しました。これらは一般的なモデル機能であり、古い写真の正確性を保証するものではありません。（OpenAI、2026年9月）

修復リクエストには、まったく異なる3種類の作業が含まれ得ます。損傷のクリーニングは、他の読み取り可能な素材を覆っている跡を対象にします。強調は、残っている情報の見えやすさを変えます。再構築は、入力に含まれていない情報に対する外観を生成します。アップロードする前に、どの作業を依頼するかを決めてください。

背景が単調な場所を横切る細い傷は、修復を導く近くのテクスチャを提供します。目を横切る欠損部分は、まぶた、視線、周囲の表情に関する情報を失わせます。どちらも磨かれた出力では消えるかもしれませんが、2番目の修復にははるかに多くの判断が必要です。

プロンプトを選ぶ前に、この判断表を使ってください。

問題に対処する最小限の操作から始めてください。写真にすでに読み取れる顔があるなら、超詳細な顔を要求することは、必要ないかもしれない新しいタスクを追加することになります。

正確さはシャープさとは別に判断してください。くっきりしたまつ毛、整えられた口元、新たに読めるバッジは、スキャンがその証拠を提供していなくても説得力を持つことがあります。柔らかさが最も忠実に得られる記録であるなら、柔らかさを保持してください。

GPT Image 2.5 古い写真の修復：スキャンの準備

作業用コピーを作成する前に、手を加えていないマスターを保存してください。持っている最高解像度のスキャンを、写真の表面、裏面、手書きの識別情報とともに保存します。作業用コピーには別のファイル名を付け、誤って保存してもマスターを置き換えないようにします。

スマートフォンでプリントを撮影する場合は、まず撮影の問題を修正してください。写真を平らに置き、カメラを平行に保ち、反射を避ける均一な照明を使用します。顔に明るい反射があると証拠が隠れます。照明やカメラを動かせば、モデルを使う前にその証拠を回復できます。

写真全体とその境界を含めてください。角の透視歪みを確認し、カメラが手や誰かの服の端を切り取っていないことを確認します。明らかな撮影時の傾きはコピー上で補正し、その補正を記録します。

ファイルを実際のピクセルサイズで確認してください。メッセージアプリのプレビューは、より大きなスキャンの縮小コピーである可能性があります。可能であれば元のダウンロードを探してください。出力寸法を大きくするとファイルサイズは大きくなりますが、ぼんやりした目や読めない看板が元々どのように見えたかを確定するわけではありません。

元のアスペクト比を維持してください。縦長のマウントされた肖像画は縦長のまま、横長の家族集合写真はその幅を維持します。単にその設定が便利だからといって、どちらも標準的な横長フレームに押し込まないでください。出力グリッドでサイズを少し調整する必要がある場合は、すべてのコンテンツを保持し、人物を引き伸ばさないようにします。

暖色にも抑制が必要です。茶色やクリーム色の外観は、印刷工程、紙、保存履歴、またはその組み合わせを反映している可能性があります。Mrs. Boswell の記録は、カードマウント上のアルビュメンプリントを特定しています。ニュートラルな白黒を求める前に、既存のトーンを注意深く調べる理由になります。

実行前に短いエビデンスメモを作成します。

• **既知：**年代範囲、特定された人物、記録された衣類の色、信頼できる家族のメモ。
• **視認可能：**表面の跡、読み取れる顔の特徴、境界、背景の物体。
• **不明：**隠れた細部、記録のない色、不確かな身元。

不明な項目は開いたままにしてください。生きている親族や私的に保管されている家族写真を扱う場合は、関係者がアップロードと共有に同意していることを確認してください。特定の保持またはトレーニング方針を想定せず、サービスの現在の利用規約を読んでください。

GPT Image 2.5 古い写真の修復：ワークフロー

このワークフローの編集エントリポイントとして Atlas Cloud を使用します。チュートリアル全体で使用するモデルは Sunburst Edit です。リクエストごとに1つのモデルと1枚の写真に保つことで、変更を特定のプロンプトに関連付けやすくなります。

1. **名前付きの作業入力を準備する。**マスターを複製し、タスク名を付けます（例：portrait-scratches-input.png）。ピクセル寸法をメモします。表面の跡には P1、実際の退色には P2 を選択します。最初のリクエストで提案されたすべての改善を組み合わせないでください。
2. 編集モデルを開き、1枚の写真をアップロードする。GPT Image 2.5 Sunburst Edit に移動します。ページのサンプル画像とサンプルプロンプトを削除します。Images に作業用コピーを追加し、サムネイルが意図した写真を示していることを確認します。この基本ワークフローでは、オプションのマスクは空のままにします。
3. **品質、サイズ、形式を意図的に設定する。**このガイドで確認した公開ページには、Quality、Size、Background、Output Format、Number が表示されます。利用可能な場合は max を選択します。公式の Sunburst 設定には low、medium、high、xhigh、max、auto があります。high は最高の名前付きティアではありません。

元の写真に従うサイズを使用します。1024 × 1536 は2:3の肖像画に適合し、1536 × 1024 は3:2の横長に適合します。これらは例であり、すべてのアーカイブ画像をそれらの形状に切り抜く指示ではありません。入力フィールドを離れた後に表示される幅と高さを確認してください。比率が固定されていると、もう一方の寸法が変わる可能性があります。

PNG と Number 1 を選択します。通常の背景処理を維持します。透明な背景は歴史的な写真の文脈の一部を削除します。現在の見積もりは、画像、プロンプト、品質、寸法が確定した後にのみ読んでください。

1. **完全なプロンプトを1つ貼り付け、1回実行する。**傷については次のセクションから P1 をコピーします。その保存指示を書かれたとおりに使用します。ページのサンプル画像と Idle 出力パネルは完了した修復を示していないため、自分の結果が終わるまで待ってください。
2. **受け入れる前に比較する。**オリジナルと結果を同じ表示サイズで並べます。顔、衣類、背景、境界を検査します。表情が変わった場合は、元の入力に戻り、リクエストを絞り込みます。ますます変化した出力の連鎖によって元の表情を復元しようとしないでください。
3. **バージョンをダウンロードし、ラベルを付ける。**配信された画像をプロンプトと設定とともに保存します。要求したサイズではなく、実際の寸法を確認します。任意の着色を試みる前に、受け入れられたモノクロ版を保持します。ダウンロードしたファイルは、以下のチェックに合格するまで候補のままです。

GPT Image 2.5 古い写真の修復：傷と退色

傷と退色には異なる指示が必要です。傷は局所的な特徴を中断させます。退色は領域全体または写真全体のトーンの分離を減らします。すべてをきれいに、くっきりと、現代的にするという単一のリクエストでは、評価すべき変更が多すぎます。

**P1：ほこりと細かい傷を除去する。**修復したい跡を含む作業用コピーをアップロードし、次を貼り付けます。

plaintextCopy
1Edit the uploaded photograph conservatively. Remove visible dust specks and narrow surface scratches where the surrounding image provides enough information for repair.
2
3Preserve each person's facial proportions, expression, gaze, apparent age, wrinkles, hairline, pose, and clothing. Preserve the original framing, background objects, lighting, tonal character, and visible photographic grain.
4
5Do not beautify faces, smooth skin, relight the scene, add sharp facial detail, replace objects, or modernize the photograph. Do not colorize it.
6
7Where damage obscures a feature and the source does not show what was there, leave that area unresolved rather than inventing a replacement.
8
9Return one edited photograph with the original composition.

肖像画の比較では、1860年代の写真で Mrs. Boswell と特定された作業用コピーを使用しています。損傷した入力とともに完全なスキャンを保持することで、モデルが触れないはずの細部を検査できます。

Mrs. Boswell のアーカイブスキャンと、管理された3つの傷を追加した同じ作業用コピー

Source A: Mrs. Boswell、1860年代に William J. Shew 撮影、LC-DIG-ppmsca-86297。記録には出版に関する既知の制限はないと記載されています。管理された劣化テスト：右パネルは 981 × 1536 の作業用コピーに追跡可能な3つの傷を追加しています。これは入力準備のみであり、Sunburst の出力は示されていません。（Library of Congress 、2026年9月アクセス）

管理されたテストでは、狭い傷レイヤーを複製にのみ追加し、そのレイヤーを保持します。3つのビューを比較します。変更されていないスキャン、モデルに提供されたマーク付きコピー、実際の出力です。スカートから跡が除去されても、近くのひだやシルエットが変更されていないスキャンと一致している場合にのみ有用です。

特に髪の輪郭と背景の線を確認してください。これらは細く不規則であるため、損傷と誤認される可能性があります。手を加えていない領域も検査してください。クリーニングリクエストは、傷自体が消えても、はっきりした袖を変えることで失敗することがあります。

P2：退色したトーンの分離を改善する。 P1 の出力から自動的に始めるのではなく、オリジナルの退色した写真または独立した低コントラストのコピーから始めます。

plaintextCopy
1Edit the uploaded photograph to improve faded tonal separation conservatively.
2
3Restore readable midtones and gently improve contrast without clipping highlights or shadows. Preserve the photograph's existing monochrome or sepia character, original lighting, film grain, paper texture, and soft optical detail.
4
5Keep all faces, expressions, apparent ages, clothing, objects, and framing unchanged. Do not add new facial texture, sharpen blurred features into invented detail, whiten teeth, brighten eyes, or remove wrinkles.
6
7Do not apply modern color grading, HDR, studio lighting, or colorization. If an area contains no recoverable visual detail, keep it soft.
8
9Return one restrained tonal restoration.

AI修復前のオリジナルの肖像画と、独立した低コントラストのテストコピー

管理された劣化テスト：右側のコピーの各チャンネルは output = 0.45 × input + 130 に従い、8ビット値に丸められています。これはトーン範囲を圧縮しますが、紙の経年劣化のすべての影響を再現するわけではありません。モデル出力は示されていません。Source A、Library of Congress。

有用なトーン調整は、新しいしわのパターンを追加せずに、既存の頬とその影を分離します。最も明るい布地と最も暗い髪に注意してください。コントラストを強めると両端の細部が隠れる可能性があります。弱い線が消えると、年齢変更を要求していなくても、顔が若く見えることもあります。

結果が可読性を向上させたかどうかと、証拠を保持したかどうかを記録してください。これらは別々の判断です。最初のスキャンがすでに表情をよりよく伝えている場合は、それを優先バージョンとして保持してください。

GPT Image 2.5 古い写真の修復：集合写真

集合写真は人物ごとのレビューが必要です。最も目立つ顔はもっともらしく見えても、小さな顔には異なる目や笑顔が現れることがあります。画像全体を受け入れると宣言する前に、全員を同じスケールで検査してください。

アーカイブ例である W. H. Jackson と家族は、およそ1905年のものです。ダウンロードした 5034 × 4023 のスキャンには、大人3人と子供1人が写っています。幅1536ピクセルの作業用コピーはそのプロポーションを維持します。表情、手、重なる衣類のレビューをサポートします。小さな顔を持つ遠くの群衆のテストではありません。

P3：歴史的な集合写真を修復する。 その写真だけをアップロードします。

plaintextCopy
1Conservatively restore this historical group photograph.
2
3Reduce visible dust and minor surface damage, and make only modest tonal corrections. Preserve the exact number of people, their positions, relative sizes, poses, expressions, gaze directions, clothing, hands, and background objects.
4
5Treat every face as equally important. Preserve distinctive visible facial features and apparent age. Small or blurred faces must remain naturally soft when the source does not contain enough detail.
6
7Do not invent eyes, teeth, jewelry, lettering, clothing patterns, or additional people. Do not make anyone younger, happier, or more symmetrical.
8
9Keep the original framing and monochrome treatment. Return one edited photograph.

Jackson 家のオリジナル写真と、修復レビューのための4人全員の顔の拡大切り抜き

Source B: W. H. Jackson and family、およそ1905年、LC-DIG-det-4a55028。オリジナル入力と拡大切り抜きのみ。修復出力はありません。クレジット：Library of Congress、Prints and Photographs Division、Detroit Publishing Company Collection。記録には出版に関する既知の制限はないと記載されています。（Library of Congress 、2026年9月アクセス）

まず人数を数え、次にその順序と相対的なサイズを検査します。左から右へ、行ごとに一貫した経路をたどります。各人がどこを見ているか、手をどのように置いているか、衣服が隣の体とどのように重なっているかを確認します。重なりの変化は、サムネイルサイズでは気づかれずにポーズを変える可能性があります。

次に、評価できる最小の顔を比較します。口が柔らかい暗い形状だった場合、結果に分離した白い歯が現れたら証拠が必要です。目が読めなかった場合、くっきり描かれた虹彩は回復を示しません。それを未解決または発明された細部として記録してください。

完全なグループを顔の切り抜きの隣に置き、各切り抜きがどこから来たかを読者が確認できるようにします。両方のバージョンに同じ切り抜き座標と表示スケールを適用します。出力だけを拡大すると比較が誤解を招きます。

デフォルトで2枚目の身元写真を追加しないでください。別の10年の肖像画は、年齢、髪型、または表情の変化を促す可能性があります。最初のパスでは、元の集合写真が参照のままであるべきです。ソースがより正確な顔をサポートできない場合は、自然なぼけを受け入れてください。

GPT Image 2.5 古い写真の修復：着色

退色した色の修復と、モノクロ写真への色の割り当ては異なるタスクです。前者では、生き残っている色が手がかりを提供する可能性があります。後者では、信頼できる参照を提供しない限り、モデルは色を選択する必要があります。

モノクロプリントの暗い衣服は、その元の色相を特定しません。もっともらしい時代の衣類の色は、解釈のままです。既知の情報は具体的に保ってください。記録された制服の色はその制服を制約できますが、誰かの目の色や近くの家具の色を確定するものではありません。

P4：任意の解釈的カラーコピーを作成する。 顔と構図を受け入れた後にのみ、モノクロ修復を使用してください。カラー出力は別に保存します。

plaintextCopy
1Create an interpretive colorized version of this photograph.
2
3Preserve the existing faces, expressions, apparent ages, clothing shapes, objects, framing, lighting, and photographic texture. Change color only; do not perform additional facial reconstruction, sharpening, beautification, or object replacement.
4
5No verified color references are supplied. Use restrained, plausible colors with modest saturation. Do not imply that these are the photograph's original colors.
6
7Keep the original tonal relationships and avoid cinematic grading, glowing skin, brightened eyes, or modern styling.
8
9Return one colorized photograph without added text.

Jackson 家のオリジナル写真と、その GPT Image 2.5 の解釈的カラー出力

オリジナルのモノクロ入力と、同じ Jackson 家の写真から生成された実際の GPT Image 2.5 の解釈的カラー出力。出力は正方形ですが、ソースは 1536 × 1228 のため、受け入れ前にフレーミングのレビューが必要です。色の選択は、検証された歴史ではなく解釈のままです。Source B: W. H. Jackson and family、およそ1905年、LC-DIG-det-4a55028。（Library of Congress 、2026年9月アクセス）

色の前に形状を確認します。唇、目、髪、衣類、小道具の端を比較します。色のみのリクエストでも、クリーニングパスと同じ身元チェックが必要です。目が明るくなったり、頬に新しい陰影が付いたりした場合は、モデルが色とともに構造や照明を変更したかどうかを検査します。

両方のバージョンの一時的なグレースケール表示は、明るさの関係の変化に気づきやすくします。レビュー支援として使用し、基礎となる特徴が一致する証明として使用しないでください。受け入れる前に、実際のモノクロオリジナルをもう一度比較してください。

信頼できる色の証拠が存在する場合は、参照なしの文をそれらの記録された事実だけに置き換えてください。証拠の出所を説明するメモを保持してください。1つの既知の事実を完全にリサーチされたシーンに拡張するのではなく、他の色は未検証のままにしてください。

家族がカラーコピーを好む場合でも、モノクロ版を保持してください。後者には family-interpretive-color.png などと明確に名前を付けてください。目的が家族の歴史である場合は、両方を共有し、すぐに馴染みのあるカラー外観が生き残っている写真記録を押しのけないようにしてください。

顔、欠損した細部、プリント対応を確認する

2回のレビューパスを使用します。最初に快適な表示サイズで全体の構図を比較します。次に、実際のピクセルまたは同等の拡大で一致する切り抜きを検査します。全体ビューと拡大検査を切り替えると、異なる種類のエラーを捉えられます。

このチェックリストを実行します。

• **目：**まぶたの形、視線の方向、間隔、新たに描かれた虹彩やハイライト。
• **鼻と口：**鼻孔の形、口角、唇の境界、元の表情。
• **年齢：**しわ、生え際、頬のふくらみ、見える非対称性。
• **物体：**衣服の縫い目、宝石、文字、手、家具、背景のアイテム。
• **構図：**人数、体のプロポーション、写真の端、各被写体の位置。

Reddit の投稿者は、既知のオリジナルで画像を劣化させ、結果を比較することで修復を探求しました。その以前の議論はベースラインの価値を支持していますが、GPT Image 2.5 のベンチマークではありません。（Reddit、2026年9月アクセス）

P5：情報が欠損している場合の限界をテストする。 損傷した作業用コピーを使用し、完全なスキャンはモデルリクエストに含めないでください。

plaintextCopy
1Edit this damaged photograph with preservation as the priority.
2
3Clean minor dust and repair narrow scratches only where neighboring visual information supports the repair. Preserve all surviving facial features, expressions, clothing, objects, texture, and framing.
4
5Do not reconstruct missing eyes, mouths, facial contours, fingers, lettering, or objects when their appearance is absent from the input. Leave larger missing regions visibly unresolved. Do not replace them with plausible-looking invented content.
6
7Do not colorize, beautify, relight, or modernize the photograph.
8
9Return one conservatively edited image that retains unresolved damage wherever the source is insufficient.

完全なアーカイブ肖像画と、管理された顔領域のカバー、および対応する顔の切り抜き

管理された劣化テスト：981 × 1536 の作業入力の顔の一部を 72 × 90 ピクセルの長方形が覆います。対応する切り抜きは、除去された証拠を示します。完全なスキャンはレビューのために保持されます。モデルによる修復は完了していないため、この図は P5 が領域を未解決のままにするかどうかについて主張しません。

プロンプトは抑制を求めますが、抑制を保証することはできません。欠損した目が新しい目になった場合、その外観がもっともらしく見えても、忠実な修復としてその結果を拒否してください。その再構築を回復された証拠として説明しないでください。

td {white-space:nowrap;border:0.5pt solid #dee0e3;font-size:10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}

開始する前に再試行制限を設定してください。身元の変化が繰り返された後、別の広範なプロンプトは、証拠の問題を解決せずにコストを追加する可能性があります。レタッチャーは変更が発生する場所を制約できますが、手動作業も参照なしに欠落した歴史的事実を確定することはできません。

印刷の場合、ダウンロードしたファイルの寸法を読み取ります。1800 × 1200 px を 300 ppi で割ると 6 × 4 in になります。各ピクセル寸法を300で割ります。これは印刷サイズを計算するものであり、シャープさではありません。意図したサイズの小さなプルーフを、特に顔と修復領域の周辺で確認してください。

オリジナル、受け入れられたモノクロコピー、任意のカラーコピー、実行メモを一緒に保持してください。家族が、どのバージョンがソースを保持し、どれが解釈を含むかを区別できる必要があります。

モデルの選択と利用可能な修復のコスト

OpenAI は Sunburst を詳細な作業と編集精度を中心に位置づけ、Flare はより速い日常的な画像作成を強調しています。この位置づけが、ここでの単一モデルの選択を説明します。Sunburst がすべての家族写真でより忠実であることを証明するものではありません。

td {white-space:nowrap;border:0.5pt solid #dee0e3;font-size:10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}

実行を計画するときは、現在のモデルリストと価格 を確認してください。2026年9月15日に確認したところ、リストと Sunburst の詳細ページには20%割引が表示されていました。リストの丸められた開始金額は、画像を添付した最高品質の修復を表すものではありません。

詳細ページは、テキスト、参照画像、生成出力に対するトークンベースの請求を説明しています。その見積もりは設定されたリクエストによって変わります。3つの金額を区別してください。モデルリストの開始価格、入力設定後の見積もり、完了したリクエストに表示される確定請求額です。

表示される最小金額に写真の枚数を掛けてアルバムの予算を立てないでください。失敗した試行と任意の着色を含めてください。数回の再試行が必要な写真は、最初の試行で合格する別の写真よりもコストがかかる可能性があります。

各実行について、ソースID、入力ファイル名、モデル、プロンプトID、品質、寸法、経過時間、試行番号、見積もりコスト、確定コスト、受け入れ理由を記録してください。有用なアルバムレベルの指標は、総確定支出を受け入れられた修復の数で割ったものです。どれも合格しない場合、報告できる受け入れ結果あたりのコストはありません。

実行記録：2つのアーカイブソースがダウンロードされ、検査されました。1つのプレイグラウンド試行はアクセスログインページで停止しました。0件の生成リクエストが送信され、0件の出力が受け入れられました。品質、寸法、生成時間、見積もり、確定請求額は測定されていません。他のプロンプトは同じブロックされたセッションを通じて送信されていません。

写真のコピーで保存優先プロンプトを試し、ダウンロードする前に結果をオリジナルと比較してください。GPT Image 2.5 Old Photo Restoration では、保持する価値のあるバージョンとは、説明できて確認できるものです。

よくある質問

GPT Image 2.5 は顔を変えずに古い写真を修復できますか？

控えめな編集を試みることはできますが、顔の保存は保証されません。まず目に見える表面の損傷から始め、まぶた、口角、視線、年齢の手がかり、生え際をオリジナルと比較してください。結果がよりきれいに見えても、表情が変わった場合は拒否してください。アイデンティティを保存すると書かれたプロンプトでも、視覚的な検証が必要です。

傷や退色した古い写真にはどのプロンプトを使うべきですか？

細い傷やほこりには P1、退色やコントラスト低下には P2 を使用してください。各問題を評価するときは、オリジナルの別々のコピーで実行します。既存の顔、粒子感、照明、フレーミングを保持するようモデルに依頼してください。最初のクリーニングリクエストにシャープ化、美化、着色を追加しないでください。

GPT Image 2.5 は欠損した顔や読めない細部を復元できますか？

入力が示さない外観を検証することはできません。もっともらしい特徴や文字を生成する可能性があり、それらは再構築としてラベル付けされたままにすべきです。歴史的忠実性が重要である場合は、欠損領域を保持してください。新たに見える細部を事実として扱う前に、別のオリジナルプリントまたは記録された参照を探してください。

白黒写真の着色は実際の色を復元しますか？

いいえ。検証された色の参照がなければ、結果は解釈です。もっともらしい衣服の色は、オリジナルと完全に異なる可能性があります。モノクロ版を保持し、カラーコピーにラベルを付け、着色が顔、形状、照明も変えていないか確認してください。

Atlas Cloud では GPT Image 2.5 の古い写真の修復は無料ですか？

無料だと想定しないでください。モデルページには従量課金価格が表示され、プロモーションクレジットは現在のアカウントオファーに依存します。アップロードと設定を構成した後で見積もりを読んでください。見積もり金額と確定金額を分けて記録し、処理する写真の枚数を決めるときに再試行を含めてください。

修復した写真を印刷するにはどの解像度が必要ですか？

意図した印刷サイズとピクセル密度から寸法を計算し、プルーフを確認します。300 ppi での 6×4 インチのプリントには、1800×1200 ピクセルが必要です。ピクセルが多いだけでは、再構築された細部を検証できません。拡大によって顔や修復アーティファクトが気になる場合は、より小さいプリントを選択してください。