元峰AI笔记 · AI绘画与视频

淘宝圈卖了百万的 AI 老照片修复，用Flux.1 Kontext轻松实现

去年这个时候，AI 圈都在玩一个暴利项目——老照片修复。

淘宝圈卖了百万的 AI 老照片修复，用Flux.1 Kontext轻松实现

去年这个时候，AI 圈都在玩一个暴利项目——老照片修复。

图片展示了几条社交媒体评论。每条评论都配有老照片，照片中有老人、孩子等人物。评论内容均为“我真的泪目了，这才是ai的意义……”并带有#ai老照片#等话题标签。发布时间为2024年7月3日不同时段，点赞、评论和转发数量不一，最高点赞达6.1万。这些评论体现出人们对AI老照片修复所承载情感的共鸣，与上下文提到的老照片修复承载无价情感记忆相呼应。

那会儿是因为可灵AI刚发布，大家都在玩让老照片动起来的视频。当时我也跟着尝试着做了一波，没想到月入大几千。

一年过去了，这个市场不但没凉，反而越来越火爆。

今天意外发现，某宝上单次修复服务定价50元，销量已超1万单！

图片展示了淘宝上一个老照片修复商品的详情页面。左侧是一张泛黄、模糊的老照片，右侧是修复后的清晰彩色照片。页面上方有“售后无忧”标识，中部有“不满意不要钱”“首单免费”“免费试修”等宣传语，标明价格为50元，618狂欢节活动至6月20日24点结束，已售1万+。下方是商品服务描述，包括修复、翻新、动态还原、上色等，还标注了发货时效、发货地、运费及退换货政策等信息。该图与上文提到的淘宝老照片修复服务定价及销量情况相呼应。

而现在，随着AI技术的迭代升级，这个项目的成本更低、效果更好、利润更高了！

今天，我就把这门"数字炼金术"完整分享给你。

为什么老照片修复是个好生意？

这是个刚需市场。

每个家庭都有泛黄破损的老照片，这些照片承载着无价的情感和记忆。特别是对40岁以上的人群，他们有支付意愿，也有支付能力。

然后，AI 让技术门槛正在降低，而效果却在提升。

去年我们还在用美图秀秀之类的工具上色，今年已经有了 Flux.1 Kontext 这样的顶级模型。修复效果简直是天壤之别，但成本却大幅下降！

先来一组对比图看下。

图片为一组老照片修复前后的对比图。左侧老照片严重破损，布满裂痕，整体泛黄模糊，人物及背景细节难辨；右侧修复后的照片清晰完整，色彩自然，人物着装、面部细节以及背景中的植物、桌凳等都清晰可见。此图与上下文紧密相关，用于直观展示随着AI技术迭代，如使用Flux.1 Kontext模型后，老照片修复效果得到显著提升，有力地说明了AI助力老照片修复项目的优势。

图片展示了老照片修复前后的对比效果。上半部分是修复前的老照片，画面泛黄、破损严重，细节模糊不清；下半部分是修复后的照片，色彩鲜明，人物面部清晰，服装纹理等细节也得到了很好的还原。这组对比图与上下文紧密相关，是为了直观地说明随着AI技术的发展，如Flux.1 Kontext这样的顶级模型让老照片修复效果大幅提升，有力地论证了老照片修复是个好生意这一观点。

另外，这个项目可以不断升级服务，提高客单价。

从单纯的照片修复，到老照片转视频（用可灵2.1模型），客单价轻松翻倍。

成本和利润空间

使用Flux.1 Kontext进行基础修复，单张成本仅0.04美分，约0.3元人民币！

图片展示了不同API的规格及价格。其中，被红色框突出显示的“BFL flux.1 Kontext Pro Image”价格为0.04美元。结合上下文，使用Flux.1 Kontext进行基础修复，单张成本就是0.04美分（约0.3元人民币），这一成本信息在图片中得到了直观呈现，图片为文档中提及的单张照片修复成本提供了数据支撑。

考虑到需要多次生成调试（约10次抽卡）+ 后期PS精修时间成本，单张照片的总成本也就5-8元。

而市场售价呢？基础修复30-80元，高级修复+视频动态效果80-150元！

算一笔账：

  • 基础修复：成本8元，售价50元，毛利率84%
  • 高级修复+视频：成本15元，售价100元，毛利率85%

这利润率，是不是狠赚！

如何开始操作

接下来，我教你怎么用Flux.1 Kontext模型做老照片修复。

第1步：准备ComfyUI 工具

使用Comfy UI客户端，支持微信和支付宝充值API积分。

https://www.comfy.org/zh-cn/download

图片展示的是ComfyUI工具的下载安装界面。界面顶部有黄色的“Comfy”标识，中间黑色背景区域写着“立即安装”，并提供了下载Windows版和下载Linux版两个选项，下方还有“下载说明”和“License”链接。底部蓝色区域有“Comfy”标识及一些社交媒体、文档、论坛等链接。该图片对应文档中“第1步：准备ComfyUI工具”部分，用于说明下载安装ComfyUI客户端的操作，即需从此处下载安装包，然后按步骤安装。

下载安装包，然后按步骤安装即可。

进来工作界面之后，在左上角的**【工作流】中进入【图像 API】**即可看到 Flux.1 Kontext的模型。

图片展示了在ComfyUI工具中找到Flux.1 Kontext模型的操作步骤。画面左上角有一个箭头指向【工作流】选项，点击后选择【图像API】。随后，右侧区域以红框突出显示了Flux.1 Kontext模型的不同版本，包括FLUX.1 Kontext[pro]和FLUX.1 Kontext[max]等。此图对应文档中“第1步：准备ComfyUI工具”的操作内容，用于指导用户在工具工作界面中找到Flux.1 Kontext模型，以便后续进行老照片修复操作。

第2步：选择模型版本

  • FLUX.1 Kontext [pro]：速度更快，单张0.04美金，性价比高
  • FLUX.1 Kontext [max]：质量更好，单张0.08美金，适合高端客户

这里我选择的是 Pro 版本，进来之后会看到 3 个节点。

图片展示的是选择FLUX.1 Kontext[pro]版本后工作界面中的3个节点。最左边节点用于上传图片，有“Drag and drop image”和“通过文件上传”两种方式；中间节点用于输入英文提示词，下方有aspect_ratio等核心参数设置项；最右边节点为图片输出区域。此图与上文介绍选择FLUX.1 Kontext[pro]版本后会看到3个节点的内容对应，直观呈现了节点操作的相关界面。

最左边上传图片，中间写提示词，需要是英文输入，最右边是图片输出。

图片展示了使用Flux.1 Kontext Pro模型进行老照片修复的工作流界面。左侧是“加载图像”节点，上传了一张黑白老照片；中间是“Flux.1 Kontext Pro Image”节点，输入了英文提示词，还显示了核心参数设置，如guidance为3.0、steps为50等；右侧是“保存图像”节点，输出了修复后的彩色照片。该图与上文介绍的老照片修复操作步骤中的“选择模型版本”及“核心参数设置”相关，直观呈现了操作过程及效果。

第3步：核心参数设置

  • **aspect_ratio（宽高比）：**建议设置和原图比例一致，效果更好
  • **guidance（提示引导系数）：**默认3.0，保持不变即可
  • **steps（采样步数）：**默认50，影响图像质量和生成时间
  • **seed（随机种子）：**可用于复现特定效果
  • **control_after_generate：**默认randomize，每次生成不同效果
  • **prompt_upsampling：**建议false，结果更可控

第4步： 正式运行节点之前，需要先登录账户和充值积分。

图片展示的是ComfyUI客户端的账户登录界面。界面顶部显示“登录您的账户”，下方有“新来的？注册”的提示。设有“电子邮件”和“密码”输入框，分别用于输入电子邮箱及密码，并有“忘记密码？”选项。中间是蓝色的“登录”按钮，其下方提供了使用Google、Github登录以及使用Comfy API密钥登录的其他方式。该图片与文档中“正式运行节点之前，需要先登录账户和充值积分”的内容相关，是登录账户步骤的直观呈现。

图片展示的是Comfy UI客户端的充值界面。左侧背景为蓝色，显示充值金额为10美元。右侧是联系信息和支付方式区域，联系信息处有邮箱地址，支付方式提供了银行卡、支付宝和微信三种选择，其中支付宝选项被选中，下方有黄色的“继续使用支付宝”按钮。该图片与文档中“正式运行节点之前，需要先登录账户和充值积分”的内容相关，直观呈现了充值时的界面及支付操作选择。

这是修复后的效果，可以对比下。

图片展示的是一张经Flux.1 Kontext模型修复后的老照片。画面中有两位人物，左侧老人戴着帽子，双手交叠；右侧人物在进行类似劳作的动作，面前有一盆和一些物品。照片下方标注有“1981·汉沽港”字样。此图位于介绍用Flux.1 Kontext模型做老照片修复步骤的文档中，在阐述完核心参数设置、运行前准备等内容后，用以展示修复后的效果，供读者对比参考修复前后差异。

图片展示了一张老照片修复后的效果。画面中有两位老人，左侧老人戴着帽子，身着深色衣物，正专注地做着手中的事；右侧老人穿着浅色外套，双手在操作面团。桌上有不锈钢盆和筷子等物品。图片左下角标注有“1981·汉沽港”红色字样。这张图片与上文“如何用Flux.1 Kontext模型做老照片修复”的内容相关，是修复后的展示示例，可用于和修复前对比，体现修复效果。

图片展示的是使用Flux.1 Kontext模型进行老照片修复后的效果。画面中有两位老年女性，左侧老人戴着黑色帽子，双手交握；右侧老人正在用擀面杖擀面。桌上有不锈钢盆和一些面团等物品。图片位于文档介绍老照片修复操作步骤之后，用于直观呈现修复后的效果，让读者能够对修复成果有更清晰的认识，可与修复前的照片对比以感受修复效果。

第四步：图片转视频

使用可灵 AI 最新的 2.1 模型。

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进来之后选择图生视频，选择最新的 2.1 模型，然后根据画面写提示词。

图片展示的是Flux.1 Kontext平台的视频生成界面。上方显示“视频生成”及“可灵2.1 NEW”选项。中间有“文生视频”“图生视频”“多模态编辑”三个选项，当前选中“图生视频”。下方是首尾帧设置区域，有首帧图和尾帧图的按钮。推荐图片区域展示了多张图片。创意描述框内有“DeepSeek”和“词库&预设”按钮，下方是详细描述文字。该图片与文档中介绍在该平台使用图生视频功能生成视频的内容相关，展示了操作界面。

生成之后，我们看看效果。

更多案例

图片展示了一张老照片，照片中一个小孩骑着三轮车，背景是树木和灌木丛。照片边缘有波浪形装饰，整体呈灰白色调，画面略显模糊，有斑驳痕迹，显示出年代久远。该图片位于文档中“更多案例”部分，是文档中提到的“AI老照片修复”案例之一，展示了修复前的照片效果。

图片展示了一张复古风格的照片，画面中一个小孩骑着三轮车。小孩戴着一顶黑色帽子，帽子上有白色星星装饰，穿着深色上衣、条纹长裤和棕色鞋子。背景是绿色植物和泥土小路，整体色调偏暗，带有旧照片的质感。图片位于文档“更多案例”部分，可能是用于展示AI老照片修复效果的示例。

独家心得

这个项目，虽然还是一年前做的，但还有几个我的独家心得想分享给大家。

  1. 客源很关键：除了某宝，可以尝试小红书、闲鱼、社区团购等渠道
  2. 服务分级：设置基础版、标准版、高级版三档服务，提高客单价
  3. 二次营销：每个客户平均有3-5张老照片需求，做好一张就能带来更多订单
  4. 节日营销：清明节、母亲节、父亲节、重阳节等，都是需求爆发期
  5. 口碑传播：修复效果好，很容易带来亲友介绍的新客户

老照片修复这个项目，技术门槛低，利润空间大，市场需求稳定，非常适合个人副业或小团队创业。

其他思路，可以看下去年分享的内容，思路不变，变得是工具。

图片是一篇关于AI老照片修复项目的帖子。帖子显示发布者为元璋@AI饭局，有15.3万播放量。内容提到AI老照片修复项目成熟，具有情感价值和研究意义。还介绍了发布者团队的老照片项目成果，包括正式启动7 - 3个月，总播放量15.3万，累计私信超100个，累计加微信38 + 18 + 56个，成交27个客户，总营收2659元等。该图片与上文分享老照片修复项目心得的内容相关，进一步展示了项目实际情况。

https://t.zsxq.com/FdMkq