Como funciona

O Old Photo Studio restaura fotos dentro do seu navegador. Sua foto fica no seu dispositivo do começo ao fim.

Sua foto fica no seu dispositivo

Quando você escolhe uma foto, o navegador a lê do seu dispositivo e a carrega na memória. O seu próprio dispositivo faz a restauração, usando arquivos de modelos pequenos e o software que os executa. Os dois vêm do nosso site. A sua foto nunca é enviada para nós nem para mais ninguém. Quando você salva o resultado, você escolhe para onde ele vai. No celular, o botão Salvar foto abre o menu de compartilhamento do seu celular, onde você pode salvar a foto nas suas fotos ou nos seus arquivos. Se o seu navegador não conseguir compartilhar arquivos, a foto é baixada como qualquer outro arquivo.

Na primeira vez que você usa a ferramenta, o navegador baixa os modelos e o software deles. O navegador guarda uma cópia, para que eles não precisem ser baixados de novo nas próximas visitas. Esses arquivos não contêm nenhuma informação sobre você nem sobre as suas fotos.

O que acontece com a sua foto

Você escolhe uma foto. Arquivos JPEG, PNG e WebP funcionam. Se a foto foi tirada de lado, ela é girada para ficar na posição certa antes. Fotos muito grandes são reduzidas primeiro, para o seu dispositivo dar conta.
Os arranhões e a poeira são marcados. Um modelo de danos procura arranhões, poeira e pontinhos e os marca em vermelho. Ele deixa os rostos de fora, porque confunde o brilho nos olhos das pessoas com pontinhos. As marcas são uma sugestão: em fotos reais, o modelo deixa passar um pouco de poeira e alguns arranhões finos. Ele também pode marcar como dano a borda rasgada ou irregular de um cartão. Por isso, corte as bordas antes de começar.
Você confere as marcas. Pinte sobre os danos que o modelo deixou passar, apague as marcas que não são danos e desfaça, se precisar. Depois, escolha “Preencher e restaurar”, ou “Pular esta etapa” para deixar a foto como está.
As partes marcadas são preenchidas. Um modelo de preenchimento repinta só as áreas marcadas, a partir da foto ao redor. Ele trabalha numa cópia de cerca de 1.024 pixels no lado maior, e o preenchimento volta para a sua foto completa apenas dentro das marcas. O resto da foto não é alterado.
Os tons são equilibrados. Um passo fixo estica os tons claros e escuros de fotos desbotadas, para que as partes escuras fiquem mais escuras e as claras, mais claras. Isso não deixa a foto mais clara no geral. Esse passo também não muda a tonalidade de cor da foto. Se você desligar a cor no passo 7, uma foto em sépia ou com tom marrom mantém esse tom.
O modelo de ampliação limpa e amplia a foto. O modelo trabalha sobre os detalhes de luz e sombra da foto: granulado, desfoque e blocos de compressão. Ele deixa a foto 4 vezes mais larga e 4 vezes mais alta. As cores da foto são ampliadas com um método padrão de redimensionamento e depois recolocadas, por isso este modelo não as altera.
A cor é adicionada, se você quiser. Em fotos preto e branco ou em sépia, um modelo de cor sugere cores, trabalhando a partir da foto já preenchida e com os tons equilibrados. Depois, as cores são unidas ao resultado ampliado, para sair em tamanho completo. “Adicionar cor” vem ligado por padrão em fotos sem cor e desligado em fotos coloridas, e uma chave liga ou desliga a opção. O controle “Intensidade da cor” deixa as cores mais suaves ou mais vivas, e muda o resultado na hora. As cores são um palpite do modelo, não as cores reais. Colorir fotos preto e branco tem dicas para uma cor melhor.
Você compara e salva. Você pode ver a foto original e o resultado, e depois salvar o resultado como um novo arquivo PNG, com o nome da sua foto e “-restored” acrescentado. A sua foto original não é alterada. O novo arquivo não guarda os dados ocultos da foto original, como a data em que ela foi tirada ou a câmera usada.

Qual é a velocidade?

Depende do seu dispositivo e do tamanho da foto. Em navegadores com suporte a WebGPU, a ferramenta usa o chip de gráficos do seu dispositivo, que costuma ser mais rápido. Nos outros navegadores, ela usa o processador principal, que é mais lento. A primeira foto ainda precisa esperar que os modelos sejam baixados.

Os modelos

Treinamos os modelos nós mesmos, com fotos antigas que o Flickr lista como de domínio público, CC0 (sem direitos reservados) ou “sem restrições de direitos autorais conhecidas” (Flickr Commons), coletadas do conjunto de dados Megalith-10M. Cada modelo aprendeu em parte com um modelo maior de código aberto, usado como referência durante o treinamento. Publicamos apenas os nossos próprios modelos treinados. Os modelos de referência não fazem parte do site.

Marcas de arranhões e poeira

Treinado por nós com fotos antigas às quais adicionamos danos de propósito, e com fotos danificadas reais marcadas pelo detector de arranhões do projeto da Microsoft “Bringing Old Photos Back to Life” [em tradução livre: “Trazendo fotos antigas de volta à vida”] (licença MIT), usado como modelo de referência durante o treinamento.

Preenchimento das marcas

Treinado por nós, usando o LaMa (licença Apache-2.0) como modelo de referência durante o treinamento.

Cor

Nosso modelo ColorNet. O seu codificador parte do modelo MobileNetV3-Large treinado no ImageNet, do torchvision (licença BSD-3-Clause).
Treinado por nós usando o DDColor (licença Apache-2.0) como modelo de referência durante o treinamento.

Ampliação (limpa o granulado e o desfoque, amplia 4 vezes)

Arquitetura da rede: SRVGGNetCompact, publicada junto com o Real-ESRGAN por Xintao Wang e outros (licença BSD-3-Clause).
Treinado com modelos do Real-ESRGAN como modelos de referência: o general-x4v3 com o seu modelo de remoção de ruído na intensidade 0,5 (BSD-3-Clause, © 2021 Xintao Wang), e o RealESRGAN_x4plus (mesma licença) em uma etapa anterior do treinamento. Nosso modelo aprendeu a reproduzir os resultados deles nas nossas fotos.

Software que executa os modelos

ONNX Runtime Web, da Microsoft (licença MIT).

Nossos modelos

Os modelos de restauração deste site foram treinados por nós. Não licenciamos esses modelos para cópia, extração ou reutilização. As licenças listadas aqui pertencem aos projetos de código aberto que citamos, e os nossos próprios modelos não são publicados sob elas.

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

Limites

Não consegue trazer de volta o que se perdeu. Cantos arrancados, buracos e arranhões fortes sobre um rosto não deixam nada para trabalhar.
Ele estima os detalhes finos. Ao ampliar uma foto, ele preenche o granulado e a textura com base nas fotos antigas com que aprendeu. Rostos e textos podem sair mais lisos ou um pouco diferentes do original. Confira-os antes de imprimir.
As marcas de arranhões são uma sugestão. O modelo de danos deixa passar um pouco de poeira e alguns arranhões finos, e deixa os rostos de fora. Confira as marcas vermelhas antes de preenchê-las. Ele não remove manchas.
As partes preenchidas são um palpite. O modelo de preenchimento pinta o que provavelmente estava ali, com base na área ao redor. Confira rostos, olhos e textos.
As cores são um palpite. O modelo de cor não conhece as cores reais. Um vestido ou um carro podem ter sido de outra cor. Deixe as cores mais suaves com o controle deslizante, ou desligue a cor.
Não é uma cópia do original. O resultado é uma imagem nova, feita a partir da sua foto. Guarde a foto impressa original e a sua primeira digitalização. O Arquivo Nacional dos EUA aconselha guardar os originais depois de digitalizá-los.

Fonte: National Archives, “Digitizing Family Papers and Photographs” (em inglês). https://www.archives.gov/preservation/family-archives/digitizing.html (lido em 4 de novembro de 2026)