使用 GPT-Image-2 一段提示词修复老照片

前几天我叔叔翻出来几张老照片，发在了家族微信群里，我直接使用 GPT-Image-2 分分钟搞定，我叔叔非常满意 ：)

修复老照片的方法很简单，以下是详细教程：

💡 懒人版：点 一键修复老照片，系统会自动切换到图生图模式，选择「保持原图比例」和 2K 清晰度。上传照片即可开始；如果只需要上色、修补破损或提清，可以直接使用下方对应模板。

第 1 步：上传老照片

打开 https://image-2.net/zh-cn/，把要修复的老照片拖进输入框（或点击上传），让它作为这次编辑的原图。

上传一张泛黄有划痕的老照片到 Image-2

第 2 步：写修复提示词（综合修复主例）

上传原图后，在提示词框里粘贴下面这段，按需增减：

请修复这张老照片，要求如下： - 去除表面的划痕、折痕、霉斑、污点和噪点； - 修复并补全模糊、缺损的面部与衣物细节，五官清晰自然； - 校正泛黄、偏色和褪色，让肤色和环境色还原成真实自然的色调； - 提升整体清晰度和动态范围，但保持真实的胶片质感，不要塑料感。 重要：必须保持画面中每个人的长相、年龄、表情、发型和身份完全一致， 不要美颜、不要换脸、不要改变五官比例，只做修复不做再创作。

👉 直接套用：一键同款「综合老照片修复」

几个关键点：

• 反复强调「保持身份、不要美颜」：这是修老照片成败的关键。不加这句，模型很容易把人脸「磨皮换脸」修成另一个人；

• 比例选「保持原图比例」：老照片大多不是标准比例，别让它强行裁成正方形；

• 清晰度选 2K 或更高：后面要打印的话，分辨率越高越好；

• 点「生成图片」，等待约 40 秒，修复图就出来了。

用一段提示词让 GPT-Image-2 一步修复老照片

第 3 步：针对不同场景微调提示词

上面那段是「全都要」的综合模板。如果你的照片只有某一类问题，把对应那段写得更具体，效果会更好。下面三个变体可以直接套用。

场景 A：黑白老照片上色

黑白照上色的关键是指定自然、符合年代的色调，否则容易出现荧光色、假肤色。

请给这张黑白老照片自然上色： - 肤色真实健康，符合亚洲人/原图人物的肤色（按需替换）； - 衣物、背景的颜色符合照片拍摄的年代感，色调柔和不鲜艳； - 同时去除划痕和噪点，提升清晰度； - 保持人物长相和表情完全一致，不要美颜、不要换脸。

👉 直接套用：一键同款「黑白老照片自然上色」

上色前的黑白老照片

修复前

用 GPT-Image-2 给黑白老照片自然上色后的效果

修复后

场景 B：破损修复（划痕 / 折痕 / 缺角 / 发霉）

破损严重时，重点是明确告诉模型「按周围内容合理补全」。

请修复这张破损的老照片： - 修补撕裂、折痕、缺角和大面积划痕，按照周围的内容合理补全缺失部分； - 去除霉斑、水渍和黄色污点； - 缺损区域的修补要和周围纹理、光影自然衔接，看不出修补痕迹； - 保持人物身份和原始构图不变，不要新增画面里原本没有的人或物。

👉 直接套用：一键同款「严重破损老照片修复」

撕裂、缺角、发霉的破损老照片

修复前

用 GPT-Image-2 修复撕裂、缺角、发霉后的破损老照片

修复后

场景 C：模糊 / 低清照片提清

老照片糊，多半是面部细节丢了。提示词里点名「重建面部细节」。

请修复这张模糊的低清老照片： - 重建清晰自然的面部细节（眼睛、眉毛、嘴唇、发丝）和衣物纹理； - 去除模糊、噪点和压缩痕迹，整体更锐利通透； - 保持人物长相、年龄和表情完全一致，自然真实，不要过度锐化或美颜。

👉 直接套用：一键同款「模糊低清老照片提升」

模糊低清的老照片

修复前

用 GPT-Image-2 重建模糊老照片的面部细节并提清后的效果

修复后

第 4 步：不满意就重抽，或「继续编辑」局部修

AI 修复需要一点运气：偶尔会改掉不该改的地方，或者某个局部补得不太对。

• 整体不满意，直接点「再生成一张」，提示词不变，重新修一次；

• 只有局部不对（比如某个人的脸修得不像），点「继续编辑」，针对性补一句，例如：「只重修左边男士的脸，让他更接近原照片，其余部分保持不变」；

• 想换风格化方向（比如更暖的复古色调），也在「继续编辑」里追加描述即可。

进阶技巧：想要更清晰，就用 2K / 4K 生成

如果修复图要冲印、做相框或发给长辈打印，分辨率越高越好。

在生成（或「继续编辑」）时，把清晰度选到 2K，需要更大尺寸打印就选 4K，再点一次生成。分辨率越高，面部细节和纹理保留得越完整，放大冲印也不容易发虚。

修老照片其实就一件事：

在 image-2.net 把老照片整张上传，用一段「去损 + 补细节 + 上色 + 保持身份」的提示词，让 GPT-Image-2 一步修复。

作者提示含AI生成内容。