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个人资料 / 头像 - 超高分辨率照片修复
一款专业的修复提示词，用于从低分辨率或模糊的图像中恢复逼真的面部细节、纹理和清晰度。
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ORIGINAL VISUAL / 来源见文末编辑先看
它为什么值得进入灵感库
这条内容值得留下的，不是表面的风格词，而是它提供了一条可以继续实验的画面路径。 地点只是起点，决定画面的往往是天气、时刻、观察位置和一处具体生活迹象。
01 / 原始方法
完整视觉 Prompt
对上传的图像进行超高分辨率修复，同时精确保留原图的身份特征、姿势、构图、取景和光影。自然地恢复逼真的面部细节、发丝、皮肤纹理、衣物材质及背景细节，避免生成虚假特征。在保持图像真实感并忠于原图的前提下，去除压缩伪影、模糊、数字噪点及低分辨率带来的柔化感。严格保持原始色彩和光照方向。拒绝 AI 生成感、美颜滤镜、过度锐化及虚假细节。提供专业、逼真的 4K 增强效果，并实现自然的纹理保留。
02 / 复刻路径
不要一次改完所有变量
用 GPT Image 2 复刻时，先固定主体和构图，再逐次替换光线、色调或材质中的一个变量，这样更容易判断哪项描述真正起作用。
- 主体：一款专业的修复提示词，用于从低分辨率或模糊的图像中恢复逼真的面部细节、纹理和清晰度。
- 视觉方向：社区实测视觉提示词；按原提示词的光线描述执行
- 镜头与构图：按原提示词的镜头与景别执行；按原提示词的构图与画幅执行
- 交付约束：auto，遵循原提示词中的避免项；不要水印、乱码、低清、畸形手、错误透视或主体漂移。
负向约束
遵循原提示词中的避免项；不要水印、乱码、低清、畸形手、错误透视或主体漂移。
模型建议
GPT Image 2 / Grok Imagine / Midjourney / Flux。先用原始 Prompt 建立基准结果，再根据模型对自然语言、镜头运动或文字排版的能力做局部改写。
来源与编辑原则