Photo deblurring is useful when a shot was captured on the move, in low light, or handheld at a slow shutter speed. The workflow reconstructs fine texture, edges, and faces that were lost to motion or focus blur so the result looks closer to an intended sharp capture without uploading the file anywhere.
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当照片是在移动中、弱光下，或以慢快门手持拍摄时，去模糊处理就派上了用场。该流程可重建因运动或对焦模糊而丢失的细腻纹理、边缘和面部细节，让画面更接近你想要的清晰效果，且无需将文件上传到任何地方。
通过 NAFNet AI 在浏览器中去除运动模糊和对焦模糊，恢复清晰细节，完全私密。
NAFNet 模型是基于真实的运动模糊和相机抖动模糊训练的。它在轻度到中度的运动模糊以及轻微失焦的照片上效果最佳。非常严重的模糊可能只能部分恢复细节。
NAFNet 是一个修复模型，而不是生成模型。它会重建因模糊而丢失的纹理，但不会凭空臆造出全新的内容。
不会。去模糊模型和你的照片都在浏览器本地运行。处理过程中不会连接任何服务器。
可上传 JPG、PNG 或 WebP。下载选项包括原始格式、PNG、JPG 或 WebP。
为保证运行流畅，工具会对非常大的图像进行降采样。移动设备最大边长上限约为 1.5K 像素；桌面端最高可处理约 2K 像素。