Old Photo Studio

Come funziona

Old Photo Studio restaura le foto dentro il tuo browser. La tua foto resta sul tuo dispositivo dall’inizio alla fine.

La tua foto resta sul tuo dispositivo

Quando scegli una foto, il browser la legge dal tuo dispositivo e la carica in memoria. È il tuo dispositivo a fare il restauro, con piccoli file di modelli e il software che li esegue. Entrambi arrivano dal nostro sito. La tua foto non viene mai inviata a noi né a nessun altro. Quando salvi il risultato, scegli tu dove va. Su un cellulare, Salva foto apre il menu di condivisione del telefono, da cui puoi salvare la foto nelle tue foto o nei tuoi file. Se il browser non riesce a condividere file, la foto viene scaricata come qualsiasi altro file.

La prima volta che usi lo strumento, il browser scarica i modelli e il loro software. Il browser ne tiene una copia, così non devono essere scaricati di nuovo nelle visite successive. Questi file non contengono informazioni su di te o sulle tue foto.

Che cosa succede alla tua foto

  1. Scegli una foto. Funzionano i file JPEG, PNG e WebP. Se la foto è stata scattata di traverso, viene prima ruotata nel verso giusto. Le foto molto grandi vengono rimpicciolite, perché il tuo dispositivo riesca a gestirle.
  2. I graffi e la polvere vengono segnati. Un modello per i danni cerca graffi, polvere e puntini e li segna in rosso. Lascia fuori i volti, perché scambia la luce negli occhi delle persone per puntini. I segni sono solo un suggerimento: su foto vere il modello lascia sfuggire un po’ di polvere e alcuni graffi sottili. Può anche segnare come danno un bordo di cartoncino strappato o sfilacciato, quindi ritaglia i bordi prima di cominciare.
  3. Controlli i segni. Disegna sopra i danni che il modello ha mancato, cancella i segni che non sono danni, e annulla se serve. Poi scegli «Riempi e restaura», oppure «Salta questo passaggio» per lasciare la foto com’è.
  4. Le parti segnate vengono riempite. Un modello di riempimento ridipinge solo le zone segnate, partendo dalla foto che c’è intorno. Lavora su una copia di circa 1.024 pixel sul lato lungo, e il riempimento viene riportato sulla tua foto intera solo dentro i segni. Il resto della foto non viene toccato.
  5. I toni vengono uniformati. Un passaggio fisso allarga i toni chiari e scuri delle foto sbiadite, così le parti più scure sono scure e quelle più chiare sono chiare. Questo passaggio non cambia la tinta del colore. Se disattivi il colore al passaggio 7, una foto in seppia o dal tono bruno mantiene il suo tono.
  6. Il modello di miglioramento pulisce e ingrandisce la foto. Il modello lavora sui dettagli chiari e scuri della foto: grana, sfocatura e quadratini di compressione. Rende la foto 4 volte più larga e 4 volte più alta. I colori della foto vengono ingranditi con un metodo di ridimensionamento standard e poi rimessi al loro posto, quindi questo modello non li cambia.
  7. Aggiungi colore, se vuoi. Per una foto in bianco e nero o in seppia, un modello di colore suggerisce i colori, lavorando sulla foto già riempita e con i toni uniformati. I colori vengono poi uniti al risultato ingrandito, così escono a piena dimensione. Il colore è attivo per impostazione predefinita sulle foto senza colore e disattivato per le foto a colori; un interruttore lo accende o lo spegne. Il cursore «Intensità del colore» rende i colori più tenui o più vivaci, e cambia subito il risultato. I colori sono un’ipotesi del modello, non quelli reali. Colorare foto in bianco e nero contiene alcuni consigli per colori migliori.
  8. Confronti e salvi. Puoi guardare l’originale e il risultato, poi salvare il risultato come nuovo file PNG. Il nome del file è quello della tua foto con -restored aggiunto. Il file originale non viene modificato. Il nuovo file non conserva i dettagli nascosti dell’originale, come la data dello scatto o la fotocamera usata.

Quanto è veloce?

Dipende dal tuo dispositivo e dalla dimensione della foto. Sui browser che supportano WebGPU, lo strumento usa il chip grafico del dispositivo, di solito più veloce. Sugli altri browser usa il processore principale, più lento. Anche la prima foto deve aspettare che i modelli si scarichino.

I modelli

Abbiamo addestrato noi i modelli, su vecchie foto che Flickr indica come di pubblico dominio, CC0 (nessun diritto riservato) o «nessuna restrizione di copyright nota» (Flickr Commons), raccolte dal dataset Megalith-10M. Ogni modello ha imparato in parte da un modello open source più grande, usato come riferimento durante l’addestramento. Pubblichiamo solo i nostri modelli addestrati. I modelli di riferimento non fanno parte del sito.

Rilevamento di graffi e polvere

  • Addestrato da noi su vecchie foto con danni aggiunti di proposito, e su foto vecchie reali con danni segnati dal rilevatore di graffi di Microsoft del progetto “Bringing Old Photos Back to Life” [Riportare in vita le vecchie foto] (licenza MIT), usato come modello di riferimento durante l’addestramento.

Riempimento dei segni

  • Addestrato da noi, usando LaMa (licenza Apache-2.0) come modello di riferimento durante l’addestramento.

Colore

  • Il nostro modello ColorNet. Il suo encoder parte dal modello MobileNetV3-Large addestrato su ImageNet in torchvision (licenza BSD-3-Clause).
  • Addestrato da noi usando DDColor (licenza Apache-2.0) come modello di riferimento durante l’addestramento.

Ingrandimento (pulisce grana e sfocatura, ingrandisce 4 volte)

  • Struttura della rete: SRVGGNetCompact, pubblicata con Real-ESRGAN da Xintao Wang e altri (licenza BSD-3-Clause).
  • Addestrato usando i modelli Real-ESRGAN come modelli di riferimento: general-x4v3 con il suo modello di riduzione del rumore (denoise) con intensità 0,5 (BSD-3-Clause, © 2021 Xintao Wang), e RealESRGAN_x4plus (stessa licenza) in una fase di addestramento precedente. Il nostro modello ha imparato a produrre risultati simili ai loro sulle nostre foto.

Software che esegue i modelli

  • ONNX Runtime Web, di Microsoft (licenza MIT).

I nostri modelli

  • I modelli di restauro di questo sito sono stati addestrati da noi. Non ne concediamo in licenza la copia, l’estrazione o il riutilizzo. Le licenze elencate qui appartengono ai progetti open source che nominiamo, e i nostri modelli non sono rilasciati con quelle licenze.

Links: Bringing Old Photos Back to Life https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life · LaMa https://github.com/advimman/lama · DDColor https://github.com/piddnad/DDColor · torchvision https://github.com/pytorch/vision · Real-ESRGAN https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN · ONNX Runtime https://github.com/microsoft/onnxruntime · Megalith-10M https://huggingface.co/datasets/madebyollin/megalith-10m

Limiti

  • Non può riportare ciò che è sparito. Angoli strappati via, buchi e graffi profondi che attraversano un volto non lasciano nulla su cui lavorare.
  • Stima i dettagli fini. Quando ingrandisce una foto, aggiunge grana e texture basandosi sulle vecchie foto da cui ha imparato. Volti e scritte possono risultare più lisci o un po’ diversi dall’originale. Controllali prima di stampare.
  • I segni dei graffi sono un suggerimento. Il modello dei danni lascia sfuggire un po’ di polvere e alcuni graffi sottili, e lascia fuori i volti. Controlla i segni rossi prima di riempirli. Non elimina le macchie.
  • Le parti riempite sono un’ipotesi. Il modello di riempimento dipinge ciò che probabilmente c’era, basandosi sull’area intorno. Controlla volti, occhi e scritte.
  • I colori sono un’ipotesi. Il modello di colore non conosce i colori reali. Un vestito o un’auto potrebbero essere stati di un altro colore. Rendili più tenui con il cursore, oppure disattiva il colore.
  • Non è una copia dell’originale. Il risultato è una nuova immagine creata dalla tua foto. Conserva la stampa originale e la prima scansione. I National Archives consigliano di conservare gli originali dopo averli digitalizzati.

Fonte: National Archives, «Digitizing Family Papers and Photographs» (in inglese). https://www.archives.gov/preservation/family-archives/digitizing.html (letto il 4 novembre 2026)