免費老照片修復 Restore Old Photos 實測，輸出自帶 AI 標章

用 AI 摘要這篇文章：

ChatGPT Claude Perplexity Google Grok

把一張 600×750 的灰階測試照上傳到 Restore Old Photos，幾秒後拿回一張 944×1104 的彩色 PNG，畫面看起來確實變乾淨了。不過這篇想講的重點發生在畫面之外：把拿回來的 PNG 用能看檔案內部的工具打開，裡面附著一整段機器可讀的履歷，明明白白寫著這張圖由 FLUX.1 Kontext 模型生成、經 Black Forest Labs 的 API 產出、性質屬於「與訓練模型合成的媒體」。一個標榜修復老照片的服務，交出來的成品在技術分類上是 AI 合成圖。這件事決定了你該怎麼用它：紀念照可以玩，家族史檔案要三思。

家裡翻出一疊泛黃刮傷的老照片時，面對這類網站通常會問三件事：還免費嗎？照片丟上去會流到哪？修回來的到底還算不算原照？這三個問題正好對到三個不同層面，下面依序攤開，最後給我的判斷。

免費還在，但只剩兩次

Restore Old Photos（restoreoldphotos.io）是 2025 年中就出現的線上修復服務，主打上傳老照片後自動修刮痕、補損傷、調色彩，同一個站還掛著黑白照上色與讓照片動起來兩個功能。它走純網頁路線，免安裝，首頁就是一個上傳框。

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免費額度我實際測過。不開帳號、直接傳照片：頭兩張都成功，伺服器回了任務編號，幾秒後拿到成品；第三張開始被擋下來，跳出登入要求，訊息原文是「You’ve used your 2 free tries. Please log in to get more free trials.」，白話意思是兩次免費試用已經用完，登入可以再拿更多。所以它的免費形狀是匿名兩次，之後要帳號。頁面上唯一的登入入口就是 Continue with Google，沒有信箱註冊這個選項。登入後會送幾次，站方沒有在任何頁面寫死，我沒有開帳號去驗證，這點如實標記為未知。

這個額度制有它的時間軸。網頁典藏服務在 2025 年 6 月替這個站留下的首頁紀錄，上面還掛著「100% Free No Login Required」的大字；典藏紀錄距今十五個月的現在，那行字已經消失，換上 Pricing 連結與點數方案。從無限免費走到兩次試用，這個轉變本身很正常，先免費衝流量再商業化是標準劇本，只是網路上 2025 年寫的介紹文，多半還停留在完全免費的舊世界，照著舊文期待會落差很大。

付費方案走點數制：12 美元 50 點（單點 0.24 美元）、49 美元 400 點（單點 0.12 美元）、199 美元 2000 點（單點 0.10 美元）。基本修復一張扣 1 點，進階修復一張扣 5 點，讓照片動起來一次扣 10 點；點數從購買日起 12 個月內要用完，收款後不退款。換算下來，基本修復的單張成本落在 0.10 到 0.24 美元之間，約新台幣 3 到 8 元。整理一整本家族相簿之前，值得先按這個單價算一下總帳。

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文件之間有幾處沒對齊，付費前要留意。定價頁的常見問題寫「每張照片修復使用 1 點」，但同一個網站的模型選單在進階等級上實際標示 5 點；服務條款把付費方案描述成預先定期收款的訂閱制，定價頁三張卡片卻都標著 One-Time Pay 單次買斷。這種內部矛盾在小站不算罕見，兩份文件對著讀會不知道信哪邊，實際付款前以結帳頁顯示的金額與計費方式為準。

照片會出門，而且比條款寫得更遠

再來是照片去哪的問題。整條處理鏈的形狀，從頁面自己的傳輸邏輯就讀得出來：你在頁面選好照片與模型等級，瀏覽器把整個檔案上傳到它的伺服器，伺服器回一個任務編號，瀏覽器每隔三秒查一次進度，完成後整張成品直接包在回應裡傳回來。全程照片都離開你的電腦，沒有任何本機處理的環節。這與它的宣傳沒有衝突，它從沒說過自己在瀏覽器裡修圖，只是多數人對「修照片」的預設是交給軟體，這裡實際是交給雲端。

隱私面上，站方的說法寫得很大聲：首頁與隱私政策都強調照片處理完成後自動從伺服器刪除、不會永久儲存，除非你主動把照片存進帳戶；傳輸全程加密，個資不賣。這些是站方宣稱，我從外部無法驗證刪除時效，只能如實轉述，信不信由你對這類網站的整體判斷。有一件事倒是觀察得到的：每次修復在站方那邊是以一個任務編號在追蹤的，也就是說伺服器側存在對應的處理紀錄，照片本體刪不刪、何時刪，外界無從查起，最終又回到隱私政策那句宣稱本身。這也是雲端修復服務的共同處境，不是這一家獨有。

有一個條款沒寫、成品自己招了的細節。隱私政策提到資料會與「協助營運的服務供應商（例如雲端託管商）」共享，全文從頭到尾沒有出現任何模型供應商的名字。可是拿回來的修復照裡那段履歷，產生器欄位明確寫著 Black Forest Labs API，也就是 FLUX 模型的開發商、德國的 Black Forest Labs。換句話說，你的家族照片至少經過站方伺服器與模型商的 API 兩手，條款對後者隻字未提，只用一句概括性的服務供應商帶過。這在法律上未必構成問題，在認知上值得知道：照片出門的距離，比條款給人的印象遠一點。

還有個小地方順道提醒：被額度牆擋下、引導你登入的那一刻，頁面會把整張照片以完整編碼存進瀏覽器的本機儲存區，等你登入回來，照片會自動放回上傳區，按一下就能重送，免去重新選檔。資料本身留在你電腦上，不是外送，但意味著流程結束前，瀏覽器裡一直躺著一張照片副本，在公用電腦操作的人可以留意。

修回來的是新畫的圖，履歷裡全寫著

最後一個問題最關鍵，也最反直覺。把修復照的檔案內部打開，會看到一段以 C2PA 為名義的結構化資料，業界叫它內容履歷（Content Credentials）。講白話，它是附在照片檔裡的出生證明，記錄這張圖被哪個軟體、哪個模型動過，肉眼看不出來，但任何支援 C2PA 的檢視工具一查就現形。

這張修復照的履歷裡，幾個欄位值得逐項看。模型名稱欄寫 FLUX.1 Kontext；產生器欄寫 Black Forest Labs API；數位來源類型欄寫 compositeWithTrainedAlgorithmicMedia，翻出來是「與訓練模型合成的媒體」；簽章由 GlobalSign 簽發的憑證背書，DigiCert 提供時間戳，證明這段履歷不是事後貼上去的。C2PA 這套標準由 Adobe、Intel、微軟等公司共同發起，目的在讓 AI 內容可以被追溯，如今不少生成式模型的輸出已自帶這類標記。

把這幾個欄位放在一起，最反常的結論就浮出來了：一個名稱裡寫著修復的服務，交出的檔案被正式歸類為合成媒體。修復這個詞給人的期待是「把刮痕補起來、把褪色調回來」，照片的主體還是原來那張；合成媒體的分類說的卻是另一件事，這張圖有可觀比例的像素是模型當場生成的。

想知道這段履歷長什麼樣，不用任何特殊技能：把修復照上傳到 C2PA 官方的驗證網站，它會把檔案裡的履歷攤開給你看，模型名稱、產生器、處理動作一項項列出，跟看一張出廠證明沒兩樣。這件事對一般分享無傷，但在需要交代來源的場合，例如投稿、參賽、檔案歸檔，一張自帶 AI 履歷的照片會被如實識別，想假裝是純修復的原照是藏不住的。反過來說，這也是判斷手上照片是否被 AI 處理過的現成工具，比肉眼盯著皮膚紋理猜可靠得多。

從這個結果往回推，它的實際做法也講得通了。它沒有走「偵測刮痕、局部填補」的傳統修復路線，而是把整張照片交給 FLUX.1 Kontext 這類圖像編輯模型，請模型畫一張「修好之後的樣子」。這個推論同時解釋了我觀察到的幾個現象：灰階輸入回來變成 RGB 彩色檔，因為上色是模型自由發揮的；解析度從 600×750 變成 944×1104，因為輸出尺寸是模型自己的規格；全程只要幾秒，因為那是生成模型跑一次推論的時間。同一個推論也指向風險：臉是模型畫的，不是掃描還原的。模型會按它對「一張正常老照片」的理解，重畫皮膚紋理、五官細節、服裝質感。對一般紀念照，這通常無傷大雅，甚至正是想要的效果；可是對「這真的是他本人的樣子」有要求的照片，例如要留檔的家族史素材、有身分指認意義的影像，生成式修復動到的就不只是刮痕。

順帶一提，照片檔裡藏的資訊向來比一般人以為的多。之前介紹過的相機水印產生器就是靠讀照片的 EXIF 拍攝參數來蓋水印的，同一個原理反過來用，就是檢查一張照片被誰處理過的起點。

介面順手，文案有小出入

操作本身沒有門檻：首頁就是上傳框，選照片、選模型等級、按修復，等幾秒下載。支援格式寫 jpg、jpeg、png、gif、webp，上限 10MB，這是首頁文案的說法。實際的前端檢查名單卻是另一套：gif 不在名單裡，傳了會直接彈出格式錯誤；反倒是文案沒提的 tiff 可以過關。拿 GIF 動圖去修的人會踩空，這種文案與程式對不上的小毛病，多少反映網站的成熟度。

同一個站還有兩個功能順著修復管線長出來：黑白照片上色是同一套流程換個模式；讓照片動起來是獨立頁面，一次 10 點，用一段文字描述想要的動態。名字長得很像的 restorephotos.io（沒有 old 這個字）則是另一個服務，TechMoon 先前介紹過它把模糊人臉照修清晰的用法，兩個網站沒有從屬關係，搜尋時經常被混在一起。專門想替黑白照上色的話，站內也整理過照片上色工具可以參考。

授權面倒是乾淨。服務條款寫明：你上傳的照片權利仍歸你，修復後的成品歸你所有，可用於個人或商業用途；站方拿到的只是處理照片所需的有限授權。要把修復結果用在作品集或商業素材上，這一條給了明確依據。

我沒驗證的事，先講清楚

這篇用的測試照片是一張自己做的合成灰階圖，有刮痕有雜訊，但它不是真實的家族老照片，所以「修得好不好、像不像」這個問題我沒有發言權；這篇講的是它的免費形狀、資料流向與輸出性質。登入後的免費額度、動態功能的後端引擎、照片實際刪除的時效，這三件事我沒有驗證，不替站方背書也不預設最壞。網站上那些署名 Margaret、Robert 的使用者見證無從查起，當行銷素材看就好。

判斷：哪種照片可以交，哪種自己留

兩次免費額度怎麼花最值得？拿一張你不介意出門的紀念照去試：跑完之後，把成品丟進 C2PA 檢視工具看一眼那張 AI 出生證明，再放大看臉部細節是不是你記憶中的樣子。這兩個動作同時驗證了這篇最關鍵的兩個說法，也讓你自己判斷它的重繪力道，比我說一百句都有用。

適合交給它的：刮傷模糊、只想變漂亮的分享用紀念照；願意付點數做批次整理的場合（單張 3 到 8 元的預算內）；拿來做禮物、投影片素材這類好看比忠實重要的用途。適合自己留的：具有紀錄或檔案性質的原始照片，至少保留一份未修復的掃描原檔；臉部細節有紀念意義、你在意真實性的照片；不願意讓照片經過第三方模型 API 的人。後面這群人可以考慮本地跑的開源修復方案，照片不出門，代價是自己張羅環境；如果目的只是放大，waifu2x 線上放大是更直接的免費選擇。

一句話收攏：Restore Old Photos 把老照片修復做得快、成品看起來乾淨，也做得意外誠實，誠實到每張成品都會自己告訴你它是畫出來的。把它當 AI 重繪服務來期待，你會用得順手；把它當照片原貌的還原工具，你拿到的是一張很好看、但由模型簽名的新照片。