Cara Memperjelas Foto Blur dengan AI dalam Hitungan Detik

Upscaling adalah alat yang paling sering disalahpahami, karena apa yang tampaknya dilakukan berbeda dengan apa yang sebenarnya dilakukan. Upscaling tampak seperti memulihkan detail. Kenyataannya tidak. Ia memprediksi detail yang konsisten dengan apa yang ada di foto, lalu melukiskannya.

Perbedaan ini bukan sekadar urusan istilah. Perbedaan inilah yang menentukan kapan alat ini luar biasa dan kapan ia diam-diam membohongi Anda.

Apa yang sebenarnya dilakukan upscaling AI

Resize tradisional hanyalah hitungan aritmetika. Untuk menggandakan lebar gambar, software harus menciptakan satu piksel di antara setiap pasangan piksel yang ada, dan caranya dengan merata-ratakan. Hasilnya lebih besar dan lebih blur, karena merata-ratakan adalah kebalikan dari detail.

Upscaler AI adalah model yang telah melihat jutaan pasangan gambar, yaitu adegan yang sama dalam resolusi rendah dan tinggi, dan telah mempelajari apa yang biasanya ada di versi resolusi tinggi. Ketika diberi tepi yang lembut, model tidak merata-ratakan; ia memprediksi tepi tajam yang paling mungkin menghasilkan kelembutan itu, lalu menggambarnya.

Ketika foto masukan memuat cukup sinyal, prediksinya mendekati kenyataan dan hasilnya benar-benar sangat bagus. Ketika tidak, prediksinya tetap percaya diri, dan hasilnya adalah fiksi yang digambar dengan rapi.

Kasus di mana upscaling bekerja sangat baik

• Foto yang sedikit kurang tajam. Foto yang fokusnya meleset sedikit, atau diambil dengan ISO tinggi lalu di-denoise hingga lembek. Masih ada struktur nyata di balik kelembutan itu yang bisa dipertajam model.
• Foto asli berukuran kecil. JPEG lama selebar 800 piksel yang Anda butuhkan dalam ukuran cetak. Pembesaran dua sampai empat kali masih nyaman.
• Crop yang ekstrem. Anda melakukan crop besar-besaran pada foto yang bagus dan akhirnya kekurangan piksel. Ini penggunaan sehari-hari yang paling umum dan tingkat keberhasilannya paling tinggi.
• Hasil scan foto cetak. Kelembutan dari scanner bersifat seragam dan mudah ditebak, dan justru itulah yang ditangani dengan baik oleh model seperti ini.

Kasus di mana upscaling gagal

• Wajah yang benar-benar blur. Jika Anda tidak bisa mengenali siapa orangnya, model juga tidak bisa. Ia akan menghasilkan wajah yang tajam, meyakinkan, dan salah.
• Motion blur. Informasinya sudah tercoreng saat pemotretan. Masalahnya bukan resolusi, jadi menambah resolusi bukan jawabannya.
• Teks dan angka. Teks kecil yang di-upscale berubah menjadi karakter yang sekilas tampak benar tetapi salah saat diperiksa. Jangan pernah melakukan upscale pada dokumen, struk, atau pelat nomor lalu menganggap hasilnya sebagai bukti.
• Pola halus yang berulang. Anyaman kain, susunan bata, pagar kawat. Model cenderung meratakan keteraturannya, dan keteraturan itu terlihat jelas tidak alami.
• Foto yang sudah pernah di-upscale. Menjalankan proses kedua melipatgandakan detail karangan. Cukup satu kali, dari sumber terbaik yang Anda miliki.

Mulai dari file asli terbaik

Inilah sebagian besar kunci keberhasilannya, meskipun tidak terlalu menarik.

Kembalilah ke file aslinya. Bukan versi yang dibagikan lewat aplikasi pesan, karena sudah dikompres ulang. Bukan screenshot-nya. Bukan unduhan dari media sosial, yang sudah diubah ukurannya. Setiap langkah itu membuang informasi secara permanen, dan upscaling tidak bisa mengembalikannya; ia hanya bisa menciptakan penggantinya.

Jika Anda punya foto cetak, scan foto itu alih-alih memotretnya. Scan flatbed pada 600 dpi memberi model jauh lebih banyak bahan dibandingkan foto dari ponsel atas cetakan yang sama, dan menghindari distorsi perspektif serta pencahayaan tidak merata yang muncul saat memotret dengan tangan.

Periksa hasilnya dengan benar

Perbesar ke 100 persen dan perhatikan empat area ini:

• Kulit. Seharusnya masih ada pori-pori dan garis halus. Jika terlihat seperti lilin atau porselen, model telah menghaluskan, bukan mempertajam.
• Rambut. Helai rambut harus terlihat satu per satu, bukan seperti sapuan kuas. Sapuan kuas berarti model sedang menebak.
• Mata. Iris harus memiliki struktur yang terlihat. Pantulan cahaya harus berada di posisi yang sama dengan foto asli.
• Tepi subjek terhadap latar. Cari garis terang tipis atau halo, yang merupakan tanda klasik over-sharpening.

Lalu lakukan perbandingan yang paling penting: buka foto asli di samping hasilnya dan tanyakan apakah ada yang berubah, bukan sekadar apakah hasilnya lebih tajam. Lebih tajam tetapi berbeda tetap sebuah kegagalan, meskipun terlihat lebih bagus.

Posisinya dalam alur kerja

Upscaling adalah langkah tersendiri, dan dilakukan lebih dulu. Jika Anda juga berencana mengganti background atau menghapus objek, lakukan upscale sebelum langkah-langkah itu agar alat berikutnya punya lebih banyak detail untuk diolah. Jalankan masing-masing sebagai operasi terpisah alih-alih meminta satu prompt mengerjakan semuanya. Instruksi yang digabung membuat Anda tidak bisa tahu langkah mana yang menimbulkan artefak.

Khusus untuk potret, melakukan upscale pada foto sumber yang kurang tajam sebelum membuat headshot akan memperbaiki hasilnya secara nyata, karena langkah headshot kemudian bekerja dari struktur, bukan dari gambar yang lembek. Untuk foto lama yang rusak atau pudar, lihat juga cara restorasi dan mewarnai foto lama dengan AI.

Kesimpulan yang jujur

Upscaling sangat baik untuk membuat foto yang lumayan menjadi lebih besar dan lebih tajam. Upscaling tidak bisa diandalkan untuk menyelamatkan foto yang sejak awal memang tidak memiliki detail, dan justru pada kasus seperti itulah ia salah dengan penuh percaya diri. Gunakan dengan bebas pada hasil crop dan foto yang kurang tajam. Gunakan dengan hati-hati pada wajah. Jangan gunakan pada apa pun yang berisiko jika hasilnya salah.

Beberapa alat Kitana berjalan di browser, dan ketiga belas alat lengkapnya, termasuk restorasi untuk foto cetak yang rusak, tersedia di aplikasi iPhone.