家裡那疊泛黃的老照片怎麼修：Google 在官方文章最後附了一句可以照抄的指令

有一種照片是不能重拍的。你手上那疊泛黃、摺過、邊角發霉的老照片，底片早就不知道去哪了，照片裡有些人也已經不在。Google 上個禮拜放出一部紀錄片講的就是這件事，而在那篇官方文章的最後一段，他們附了一句可以直接照抄的指令。

先講這則新聞

紀錄片叫 Love, Rendered，2026 年 9 月 9 日由 Google 官方部落格發布，導演是拿過奧斯卡提名的 Liz Garbus，由 Google DeepMind 與 Darren Aronofsky 的創作公司 Primordial Soup 合作完成。

主角是 Burt 和 Ethelle Shatz，一對結婚超過七十年的夫妻。拍片的時候，Burt 的認知功能正在退化，記憶一件一件在掉。而在那些正在消失的記憶裡，有一件是他們最珍惜的：兩個人第一次見面那天，在克里夫蘭一間學生合作社。

那一天沒有被拍成照片，也沒有被錄下來。用官方文章的原話，那天只存在他們自己的腦子裡。

技術上做了兩件事，是 Google DeepMind 工程師 Michael Chang 在文章裡寫的。第一件是影像修復，團隊用生成模型把兩人年輕時候的黑白照片修回來，修好的照片變成基準，讓後面重建出來的畫面不會走樣。第二件是姿態與表演控制，工程師用動作捕捉模型，把兩個人現在的細微習慣抓下來，Burt 歪頭的角度、說話中間那一下短暫的猶豫、眼角笑起來的皺紋，再映到年輕時候的樣子上。

整個過程 Ethelle 都坐在旁邊當共同創作者，會直接糾正細節，樓梯的弧度不對、鞋跟的形狀不對。

我覺得最值得講的不是紀錄片本身，是它最後那一段。Google 沒有停在「我們做了一部很厲害的片」，而是直接寫：不管你是想跟阿公阿嬤多聊幾句，還是想把家裡的核心記憶留下來，你可以在 Gemini 裡面修復老照片。然後把要打的那句話一字不漏附在上面。

如果你也想試試看

官方原文那句是英文的：

Can you restore and colorize this photo? Preserve the appearance, expression, and pose of the people.

中文版可以這樣講，意思一樣：

可以幫我修復並上色這張照片嗎？人的長相、表情跟姿勢請保持原樣。

做法就是把照片上傳，然後貼這句話。就這樣。

我自己跑了一次。先講清楚，我手邊沒有適合公開的家族老照片，所以測試用的那張是我請 AI 生的假老照片，虛構人物，刻意做得很破，中間一條很深的摺痕、右上角缺一塊、整張泛成咖啡色。修復那一步是真的丟給 Gemini 跑的，指令就是上面那句，沒有多加任何東西。

結果是：摺痕不見了，斑點跟水漬清掉了，衣服的顏色回來了，兩個人的臉還是原來那兩張臉，看的方向跟表情也沒動。紙本身的破角它留著沒補，這點我覺得反而合理。

有幾個前提會影響結果。照片盡量正對著拍，斜了它會連透視一起處理；用散射的自然光，不要在照片上打出反光亮塊；有掃描器就用掃描器。輸入越乾淨，它要猜的部分越少。

還有一件要先講的：老照片上面通常有活生生的家人。想試的話，先想清楚這張你願不願意讓它離開你的電腦。上面如果有名字、地址、學號、門牌這類東西，先遮掉再傳。你覺得給出去沒差再上傳，這個判斷要自己做，不要為了省事整疊直接丟上去。

玩進階一點

上面那句是官方寫的，我跑過。下面幾個方向是我自己試的時候想到的，還沒有標準答案。

一次只改一件事，通常比一句話全部交代來得穩。先叫它只修破損不要上色，看清楚結構有沒有被改動，滿意了再拿去上色。

給它背景資訊。你如果知道這張大概是哪一年、拍在哪裡、那件衣服本來是什麼顏色，就講出來。年代跟地點會影響它對衣服、建築、植物的顏色判斷。

不知道顏色的時候可以反過來問它：這件衣服你為什麼上這個顏色。它給的理由如果只是那個年代常見，你就知道那是猜的。

關於「AI 補出來的東西是猜的」，這段請一定要看

AI 修復老照片，做的不是把原本存在、只是被灰塵蓋住的資訊挖出來。它是根據旁邊的像素跟訓練資料，補出一個看起來合理的版本。顏色尤其如此，那件洋裝原本是不是米色，模型並不知道，它只是覺得那個年代那種質料通常是米色。

平常這沒什麼。用在家族記憶上就不一樣，因為修好的那張很可能會被印出來、傳進家族群組、放進相框。過幾年後，家裡的人記得的就會是修過的那個版本。

所以三件事請照做。

第一，原檔留著，不要覆蓋。修過的存成另一個檔名，檔名裡寫日期跟工具。半年後你才分得出哪張是原始的。

第二，拿去問還記得的人。顏色、衣服、地點，趁還問得到的時候問。這件事的價值本來就不只是那張圖，是那張圖能引出來的話。Google 那部片裡 Ethelle 做的就是這件事。

第三，修過的版本不要拿去當證據。族譜考證、身分辨識、任何跟法律或財產有關的場合，一律用原始檔。

最後回頭看 Google 那句指令，後半句不是客套話。長相、表情、姿勢請保持原樣，那是一句防呆。不寫這句，模型很容易順手把人修得好看一點，臉會微微變形，笑容會被補得更開，然後你得到一張很漂亮但不是他們的照片。

這個系列在做的事情只有一件：讓人看見 AI 現在可以用在哪。這一則的答案是，你家抽屜裡那疊照片，今天晚上就可以先救一張回來。

資料來源

• Google 官方部落格，Recreating a 70-year love story frame by frame，2026 年 9 月 9 日（2026-09-10 查核）：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/love-rendered-film/
• 上面那篇文章末段的官方指令原文，作者為 Google DeepMind 工程師 Michael Chang

Gemini 免費帳號可以用這個功能，但每天有生成張數限制。我查到的具體數字都來自第三方部落格，沒有在 Google 官方頁面上找到，所以這裡不寫數字。