数字影像修复技术课程体系解析

课程价值定位

首章1-1单元系统阐释现代影像修复技术的应用场景与行业价值，通过实际案例展现数字修复技术如何突破传统影像处理局限。

基础能力构建

2-2-AI复活照片的基础操作.mp4演示软件基础界面与核心工具组，重点解析面部特征识别与动态生成技术的关键操作步骤。

素材筛选标准

3-3-哪些照片不适合复活.mp4建立素材评估体系，列举分辨率不足、面部残缺等六类不可修复的典型情况，提供预处理解决方案。

进阶技术突破

4-4-AI复活照片的高级技巧.mp4涉及多图层修复技术，深度讲解破损边缘智能补全与历史影像色彩还原的复合型处理方法。

多媒体融合应用

5-5单元突破静态影像处理范畴，演示语音合成与口型匹配技术如何实现动态影像的视听协同，提升作品感染力。

实战案例库

单人影像处理

6-6-操作案例：亲人旧照(单人照).mp4完整展示老照片褪色修复、面部重塑到动态生成的标准化流程。

集体影像处理

7-7单元攻克多人合照中个体特征同步优化的技术难点，建立分层处理与群体动态协调的解决模型。

特殊载体修复

9-9单元拓展技术应用边界，演示油画、素描等艺术载体数字化修复的专属方案，实现平面艺术品的立体转化。

教学辅助模块

11-11-附赠：提示词的写法.mp4构建精准指令体系，解析参数化指令与自然语言指令的转化机制，提升AI交互效率。

课程总结体系

最终12-12单元整合全课程技术要点，建立从素材评估到成品输出的全流程质量控制标准，形成完整的数字修复技术知识框架。