讓抽屜裡的老照片
重新眨一次眼

用之前先知道這幾件事

它做什麼，不做什麼

它把一張靜態照片變成一段 6 秒的無縫循環短片。照片裡的人會眨眼、微笑、點頭或揮手， 背景、衣著與構圖維持不動。

它不修復照片。折痕、霉斑、缺角會原封不動被帶進影片，而且跟著臉一起動之後會更明顯。 想修復請先用修圖工具處理過再上傳。它也不上色，黑白照做出來還是黑白的。

什麼照片做得好

臉清楚、正面或接近正面、光線平均、畫面裡只有一個主角，這四項決定了八成的結果。 臉被口罩、麥克風或手擋住，模型只能把被擋住的部分編出來，那張臉就不是原來那個人了。

解析度沒有大家想的那麼關鍵。我們把一張肖像壓到 96 像素寬再放大回去， 成品跟用原始高解析度檔幾乎看不出差別。真正致命的是主角不對： 照片裡是一隻鳥卻選了人像動作，模型會憑空生一個人出來。這是實際發生過的， 對照影片放在失敗案例。

動作要跟照片配

動作分「人像」與「動物・其他」兩組，這個分別比看起來重要。上傳人像照片時系統會先做一次 人臉偵測，選了人像動作卻偵測不到臉，會先跳出來提醒你，但你仍然可以堅持照原樣做。

動作幅度也要看照片。「揮手」需要肩膀以下留有空間，半身照比大頭照適合； 「轉頭看過來」用在原本就是側臉或四分之三側臉的照片上最有戲。 不確定選哪個就用「靜靜呼吸」，那是最保守也最不會出錯的一個。 每個動作的實際效果都在示範作品，全部是真的跑出來的。

為什麼是 6 秒，為什麼會接得起來

模型一次產生 73 個影格，24 fps 等於 3.04 秒。一段 3 秒的生成影片頭尾通常對不起來， 直接循環會看到明顯跳接，所以我們把影片正放一次再倒放一次接起來，頭尾自然相同， 成品 6.08 秒，看不出接縫。代價是動作會有一點來回的感覺，這也是為什麼動作設計上 避開了有明確方向性的動作。詳細的實作寫在技術說明。

要等多久

一支穩定在 42 到 45 秒。這 40 幾秒裡最花時間的一步不是運算，而是把照片與指令編碼成 模型看得懂的形式，那一步將近 20 秒。機器閒置一陣子後的第一支會明顯更久， 因為模型被換出顯示記憶體要重新搬回去。

只有一張顯示卡，一次只能處理一件事，所以尖峰時要排隊。畫面上顯示的排隊位置是去查 佇列查出來的真實位置，不是計時器動畫。生成期間可以關掉頁面或切到別的 App， 回來會自動接回進度。

你的照片會怎麼被處理

整個生成在自己家裡那張顯示卡上完成，不經過任何第三方 AI 服務的 API。 上傳的原圖與生成的影片都在七天後自動刪除。沒有任何訓練或微調流程會讀到你的檔案。 模型是下載回來直接用的，權重從頭到尾沒有改變過。

作品的擁有權只認你的帳號或瀏覽器識別，不靠網路位址判斷「誰是誰」， 因為同一個網路出口的不同人會被誤認成同一個人。完整說明在隱私權政策。

不用註冊也能用

每天有免費額度，不用留任何資料。額度用完想繼續，可以免費開一個帳號， 帳號只用 email 當名稱，不會收到行銷信。目前完全免費。

還有問題

要多久、收不收費、可不可以商用、能不能上傳別人的照片、做出來不像怎麼辦， 這些都整理在常見問題。想知道老照片本身怎麼翻拍才不浪費， 看老照片翻拍那頁。