Restaurador de caras en fotos antiguas
Devuelve la nitidez a las caras de fotos antiguas, borrosas o dañadas. Marca cada cara y una red de restauración facial (GFPGAN o GPEN) reconstruye el detalle de ojos, piel y cabello, mientras una limpieza clásica elimina polvo, arañazos, grano y amarilleo del resto de la imagen. Todo se ejecuta en tu propio dispositivo, con un deslizador de antes/después para comparar.
Última actualización:
Arrastra un recuadro sobre cada cara, de la frente a la barbilla, y cambia su tamaño con el tirador de la esquina.
Usar tu propio modelo ONNX
Carga un modelo de restauración facial (.onnx) que reciba una cara RGB de 1×3×N×N en −1…1 y devuelva lo mismo, como exportaciones de GFPGAN, GPEN o RestoreFormer.
Cómo usar Restaurador de caras en fotos antiguas
- Añade una foto soltándola en el recuadro, eligiéndola o pegándola. Escanea las copias a 600 DPI o más para obtener el mejor resultado. Primero se muestra un retrato antiguo de ejemplo.
- Marca las caras: arrastra el recuadro sobre una cara para que cubra de la frente a la barbilla con un poco de margen, y cambia su tamaño con el tirador de la esquina. Haz clic en Añadir recuadro de cara para más personas.
- Haz clic en Restaurar caras. La primera vez, el modelo de IA se descarga y se guarda en caché; después cada cara tarda unos segundos.
- Ajusta la Intensidad de restauración hasta que la cara se vea natural y usa el deslizador Antes / después para comparar.
- Descarga la foto restaurada en PNG o JPG.
Qué ocurre con cada cara
- Recorte. El cuadrado de cada recuadro de cara se recorta y se redimensiona al tamaño de entrada del modelo: 512 × 512 píxeles para GFPGAN y GPEN-BFR 512, 256 × 256 para GPEN-BFR 256.
- Normalización. Los valores de los píxeles se escalan de 0-255 a −1…1 y se organizan como un tensor de 1 × 3 × N × N (planos rojo, verde y azul).
- Restauración. La red codifica la cara degradada, busca la estructura facial correspondiente en su referencia generativa y decodifica una cara nítida del mismo tamaño.
- Fusión. El resultado se redimensiona de nuevo al recuadro y se mezcla con la foto con un borde suave, ponderado por la Intensidad de restauración, para que no se note ninguna costura.
Consejos para restaurar fotos antiguas
| Problema | Qué hacer |
|---|---|
| Caras pequeñas en una foto de grupo | Escanea a 600-1200 DPI y luego enmarca cada cara por separado. La herramienta trabaja con hasta 1600 px de la foto, así que recorta las fotos de grupo en partes si las caras son diminutas. |
| Tono amarillo o marrón intenso | Deja activado Eliminar tono de color. Para obtener color real, pasa después el resultado por la herramienta Colorear fotos en blanco y negro. |
| La cara se ve demasiado lisa o "de plástico" | Baja la Intensidad de restauración al 50-70% o prueba GPEN-BFR 512. |
| Polvo y arañazos por todas partes | Deja activada la limpieza de toda la foto; elimina marcas finas, claras u oscuras, conservando los bordes. |
| Foto de una copia hecha con el móvil | Dispara de frente con luz natural suave y sin flash para evitar reflejos, y llena el encuadre con la copia. |
Conserva siempre tu escaneo original. La restauración es una interpretación, así que guarda el resultado como un archivo nuevo e indica que está restaurado al compartir historia familiar.
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona la restauración facial con IA?
Las redes de restauración facial como GFPGAN y GPEN se entrenaron con millones de pares de caras nítidas y copias degradadas artificialmente (borrosas, con ruido, comprimidas). Aprendieron cómo son de verdad los ojos, la piel, los dientes y el cabello, así que, ante una cara borrosa, generan una versión nítida y verosímil con la misma pose y los mismos rasgos. Ambas usan un modelo generativo de caras (tipo StyleGAN) como referencia previa, por eso producen detalles realistas en lugar de solo aumentar la nitidez.
¿La cara restaurada se parecerá exactamente a la persona?
No siempre. La red inventa detalles coherentes con el original borroso, así que en caras muy pequeñas o muy dañadas el resultado puede verse algo distinto de la persona real, por ejemplo en la forma de los ojos o los dientes. Baja la Intensidad de restauración para conservar más del original y compara con atención con la vista de antes, sobre todo en trabajos de historia familiar.
¿Qué modelo debo elegir?
GFPGAN 1.4 suele dar más detalle y es una buena opción predeterminada. GPEN-BFR 512 a menudo se ve algo más natural en la piel. GPEN-BFR 256 trabaja a menor resolución, pero se descarga y se ejecuta más rápido, lo que ayuda en móviles o con conexiones lentas. Los archivos de los modelos son grandes, sobre todo GFPGAN, pero se descargan una sola vez y luego quedan en caché.
¿Qué tamaño debe tener el recuadro de la cara?
Cubre la cara de la frente a la barbilla y de oreja a oreja con un poco de margen, más o menos como el recorte de una foto de pasaporte. La red espera una cara centrada, derecha y que ocupe la mayor parte del recuadro. Las caras inclinadas o de perfil funcionan peor.
¿Qué hace la limpieza rápida sin IA?
Detecta manchas de polvo y arañazos finos con un filtro de mediana y los sustituye, reduce el grano de la película con un filtro bilateral que conserva los bordes, amplía el contraste desvaído, elimina los tonos amarillos o sepia con un balance de blancos de mundo gris y añade un enfoque suave. Funciona al instante y sin conexión, pero no puede recrear el detalle facial que falta.
¿Puede arreglar partes rotas o que faltan en una foto?
No si son grandes. La restauración facial reconstruye el detalle dentro de las caras y la limpieza se ocupa de pequeñas motas de polvo y arañazos. Los desgarros grandes, las esquinas que faltan o las manchas de agua necesitan relleno inteligente (inpainting); prueba primero con la herramienta Eliminar objetos de fotos en esas zonas.
¿Se suben mis fotos?
No. Los archivos del modelo se descargan en tu navegador y tu foto se procesa en tu propio dispositivo. No se envía nada a ningún servidor, así tus fotos familiares siguen siendo privadas.
¿Se prueban todas las herramientas de FreeToolCabin para comprobar su calidad y precisión?
Sí. Cada herramienta del sitio pasa pruebas automáticas en navegadores reales para comprobar que el resultado es correcto y que no hay errores. Si encuentras un fallo o tienes una sugerencia, escríbenos a [email protected] y lo revisaremos.