180 泛黄的老照片承载着集体记忆，但破损的背景、模糊的边缘与多人交错的构图，常使修复工作困难重重。传统抠图技术面对此类场景时，需兼顾历史影像的修复逻辑与多人轮廓的精准分离。本文结合经典Photoshop技法与前沿AI工具，系统拆解旧照片多人抠图的完整流程，为影像修复者提供实用解决方案。
旧照片修复的基础工作
素材数字化与预处理是成功抠图的前提。扫描旧照片时需选择1200dpi以上分辨率，确保发丝、织物纹理等细节完整保留。对于折痕与污渍，先用“污点修复画笔”（快捷键J）局部清理，再通过“图像-调整-阴影/高光”平衡泛黄区域的明暗对比，避免后续抠图选区受干扰。
多人合照的特殊性在于人物姿态交错。建议先复制背景图层（Ctrl+J），在副本上创建“黑白调整层”观察明暗关系。若人物与背景色相近（如军装照的绿色背景），可启用通道面板，选取对比最显著的通道（通常为蓝色通道），通过“应用图像-颜色加深”强化轮廓分界。
多人抠图核心技法
工具组合策略需根据人物分布动态调整。对于间距较大的群体：
当人物肢体重叠时，分层抠图是关键：
1. 用钢笔工具（P）精确勾勒前排人物路径，右键建立选区后添加图层蒙版
2. 隐藏前排图层，对后排人物重复操作
3. 对重叠区域（如交叉的手臂）使用“蒙版画笔”，降低流量至30%，逐步恢复自然过渡
高效批量处理方案
面对大量旧照修复需求，动作录制功能（F9）可提升效率：
1. 新建动作组→录制“自动色阶”“对比度增强”等预处理步骤
2. 插入“选择主体”命令（需PS 2020以上版本），AI自动识别人物轮廓
3. 添加“边缘优化”步骤，设置半径2px的羽化值减少锯齿
录制后通过“文件-自动-批处理”一键应用至整个文件夹，配合Bridge可实时监控效果。
AI工具辅助大幅降低复杂操作门槛：
常见问题与专业建议
泛黄背景干扰可通过分频处理解决：复制图层→表面模糊（半径15px）消除噪点→混合模式改为“颜色”→原始图层叠加“明度”通道。对民国时期深色长袍类服饰，用“色彩范围”选取黑色区域，羽化1px后单独提亮阴影细节。
多人重叠修复需借力合成技术：
1. 将另一张同光源照片中的肢体抠出，贴入缺口处
2. 用仿制图章（S）取样周围纹理修补接缝
3. 新建50%灰图层，混合模式选柔光，用黑白画笔重塑光影立体感
输出规范决定最终可用性：
总结与未来展望
旧照片多人抠图是修复技术与艺术感知的结合。经典技法如通道计算和钢笔路径仍是精准控制的基石，而AI工具的介入（如Adobe Sensei驱动的“选择主体”）显著提升了复杂场景的处理效率。未来可关注三个方向：算法动态补偿（自动修补照片缺损区域）、跨照片姿势迁移（用其他照片补全肢体），以及云协作修复平台的搭建，让分散的家族成员可共同标注老照片人物。
正如MODNet算法研究者张翰轲所言：“抠图的本质是时空关系的再缝合”。每一次对旧照的修复，不仅是像素的重新排列，更是将碎片化的集体记忆编织成可延续的视觉史诗。而工具演进的意义，在于让这份人文工作从技术桎梏中解放，回归到情感联结的本源。
> 操作锦囊
> - 免费替代方案：腾讯ARC（网页版）、PhotoKit手机APP支持基础多人抠图
