去除偏绿,但不抹平所有颜色
预设会处理绿色与黄绿色污染、灰蒙黑位、低对比和滤镜颗粒,同时保持可信的饱和度,避免把所有暖色都推成橙色。
使用抹茶滤镜移除工具减弱绿色或黄绿色偏色,让肤色回到可信范围并恢复清晰对比,同时尽可能保持照片中的人物与场景不变。
已载入本站示例,可替换为你的照片
示例展示一张带抹茶滤镜的人像及其校正结果。保持当前预设,上传你的照片,选择原始宽高比,即可生成更自然的校正版。
结果预览


校正偏色,保护原图
保存后的 TikTok 图片已经没有可单独关闭的滤镜图层。真正需要的是谨慎校色,并在信息缺失处克制重建,让原场景仍然容易辨认。
预设会处理绿色与黄绿色污染、灰蒙黑位、低对比和滤镜颗粒,同时保持可信的饱和度,避免把所有暖色都推成橙色。
编辑提示会锁定人物身份、五官、表情、发型、姿势、服装、构图、光线方向与背景,降低生成工具重新捏脸的常见问题。
被裁切、压缩或特效覆盖的颜色无法精确找回。输出是合理、自然的校正版,并不能证明不可见的原图究竟是什么样子。
预设会校正什么
可信的结果需要多项联动校正。只移动全局绿色通道可能破坏植物、衣物和阴影,因此预设会描述完整视觉目标,同时保护场景细节。
白平衡
减弱绿色和黄色偏色,让中性物体保持中性,同时避免过度补偿成洋红色。
肤色
恢复可信的暖度与自然变化,不做美颜磨皮、不制造塑料质感,也不替换人物面孔。
对比度与阴影
压回被抬高的黑位,恢复可辨认的阴影,并保持柔和高光,避免生硬的 HDR 边缘。
颗粒与细节
谨慎减弱滤镜颗粒,同时保留属于原图的头发、皮肤纹理、织物和背景质感。
三个简单步骤
页面通过站内现有的图生图编辑流程处理一张参考图,并使用专门的校色提示尽量保留人物身份。
选择最清晰的 JPG、PNG 或 WebP。分辨率越高,眼睛、皮肤、头发和背景越清楚,模型越容易保留真实细节。
预设会要求恢复中性白平衡、自然肤色与正常对比,减少绿色污染和滤镜颗粒,同时锁定人物与构图。
检查面部、发际线、手部、服装、背景几何与颜色。只有校色有效但受保护细节发生变化时,才建议重新生成。
输入越好,校正越稳
诚实说明输出限制
滤镜一旦写入像素,部分原始颜色、纹理与阴影细节可能已经丢失。强烈的 AR 变形、贴纸、高光溢出或极低分辨率,都可能迫使模型推测内容,而不只是校正颜色。
该预设最适合处理抹茶滤镜常见的偏绿、颗粒、灰蒙对比与肤色改变;对于严重扭曲或被遮挡的面部,无法保证精确恢复身份细节。
所有套餐都解锁同一个 Filter Remover。年付最高省 25%,单张还原也更便宜。
不想订阅时的一次性补量。
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项目冲刺用的更大一次性包。
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不订阅时的最大一次性包。
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常见问题
了解哪些效果可以校正、哪些信息无法精确恢复,以及如何判断生成结果是否忠于原图。
不能。保存或截图后的图片只包含已经过滤的像素。工具可以中和偏色并重建合理的自然版本,但因裁切、压缩、变形或遮挡而丢失的信息无法作为真实原图取回。
这个名称通常指 TikTok 上流行的绿色或黄绿色、带颗粒且低对比的视觉效果,也常与 Wild Hearts Whisper 关联。实际强度会受原素材、导出、截图、光线和后续编辑影响。
预设会明确要求保持人物身份、五官、表情、姿势、头发、服装、构图与背景不变。不过生成式编辑仍可能发生偏移,使用或分享前请仔细对比这些细节。
可以,但截图通常比原始保存照片包含更少的颜色与纹理。请先裁掉界面元素,使用分辨率最高的截图;图片越小、压缩越重,需要推测重建的内容就越多。
该预设主要处理颜色、对比度、肤色和颗粒。严重脸部变形以及覆盖像素的贴纸属于不同的修复问题;建议改用通用滤镜或贴纸移除流程,并特别检查模型推测的内容。
建议从自动宽高比、1K 分辨率和标准输出开始。更高设置可以增加导出尺寸,但无法补回源图中不存在的细节;清晰的原始上传比单纯放大输出更重要。