Eski Fotoğrafı Netleştirmek: Makine Onarmaz, Yeniden Kurar

Eski fotoğraf netleştirme işleminde yapay zekâ kayıp ayrıntıyı geri getirmez — tahmin eder. Bulanık bir yüzün bilgisi fotoğrafta yoktur; bu işi yapan yazılım o boşluğu öğrendiği yüzlerle doldurur. Sonuç daha net görünür, ama gördüğünüz ayrıntı ölçülmüş değil üretilmiştir. Aile fotoğrafında amaç güzel bir kare değil, o kişiyi korumaktır.

Yapay zekâ eski bir fotoğrafa tam olarak ne yapıyor?

“Netleştirme” — ya da yaygın adıyla eski fotoğraf restorasyonu — tek bir işlem sanılıyor; aslında birbirinden çok farklı işler aynı düğmenin altında duruyor. Ayırt etmek önemli, çünkü bazıları güvenli, bazıları değil.

Temizlik. Toz, çizik, leke, kıvrılmış köşe. Burada makine karede zaten olan bilgiyi görünür kılar; yanındaki sağlam pikselleri kullanarak bozulmayı örter. Bu üç işlemde risk düşüktür.

Ton düzeltme. Solmuş kontrastın toparlanması, sararmanın alınması. Bu da ölçülmüş veri üzerinde çalışır — fotoğrafın taşıdığı bilgi yeniden dengelenir, yenisi eklenmez.

Netleştirme, büyütme ve renklendirme. Asıl mesele burada. Bulanık bir fotoğrafı netleştirmek, eksik noktacıkları — yani pikselleri — bulmak değil, olası pikselleri üretmek demektir. Siyah-beyaz bir fotoğrafı renklendirmek de öyle. Bu alanda en çok kaynak gösterilen renklendirme çalışması amacını açıkça yazıyor: hedef gerçek rengi bulmak değil, “insanı kandırabilecek makul bir renklendirme üretmek”.

Onarım — karede zaten var

• Toz, çizik ve leke temizliği
• Solmuş kontrastın toparlanması
• Eğri taramanın düzeltilmesi
• Yırtık kenarın kırpılması

Var olan bilgi görünür kılınır.

Yeniden kurgu — şimdi üretiliyor

• Bulanık yüz hatlarının netleştirilmesi
• Kayıp bölgenin doldurulması
• Siyah-beyaz karenin renklendirilmesi
• Çözünürlüğün büyütülmesi

Detayın orijinalde karşılığı yok.

Tek soru: bu ayrıntı karede zaten var mıydı, yoksa şimdi mi üretildi?

Sol sütun genellikle güvenlidir. Sağ sütun, aile arşivinde dikkatli olunması gereken yerdir — ve maalesef insanların en çok istediği şey de orada duruyor: dedenin yüzünü net görmek.

Netleşen yüz neden aynı yüz olmayabilir?

Bunu en açık söyleyen, bu modelleri yazan araştırmacıların kendisi.

2020’de Duke Üniversitesi’nde geliştirilen PULSE, pikselli yüz fotoğraflarını netleştiren ilk popüler yazılımlardandı. Haziran 2020’de kullanıcılar Barack Obama’nın pikselli bir portresini verdiğinde, yazılım beyaz tenli bir yüz üretti. Aynı şey başka tanınmış kişilerin fotoğraflarıyla da tekrarlandı. Yazılım kötü niyetli değildi; sadece öğrendiği yüzlerin ortalamasını üretiyordu.

Asıl önemli olan, sonra ne olduğu. Araştırmacılar makalelerine bir “yanlılık” bölümü ve bir uyarı notu eklediler. Not şöyle diyor: bu yazılım var olmayan insanların hayalî yüzlerini üretir; bu yüzler gerçek insanlarla karıştırılmamalıdır ve yazılım orijinal görüntüyü yeniden kurmaya yardımcı olmaz. Nedenini de aynı makale anlatıyor: ayrıntı için gereken bilgi çoğu zaman bulanık fotoğrafta yoktur, dolayısıyla “hayal edilerek” içeri konur. Yani uyarı, iş kamuya mal olduktan sonra yazıldı.

İşin matematiği de bunu söylüyor. Bugünün en yaygın yüz onarım yazılımlarından CodeFormer’ın makalesi, bulanık bir fotoğrafın “sonsuz sayıda makul net karşılığı” olduğunu yazıyor. PULSE’ın makalesi de aynı şeyi tersinden gösteriyor: birbirinden görünür biçimde farklı net fotoğraflar, küçültüldüğünde aynı bulanık fotoğrafa dönüyor. Yani “doğru cevap” diye tek bir sonuç yok. CodeFormer kendi sınırını da kabul ediyor: kimlik tutarsızlığı azaltılmıştır ama bazı ayrıntılarda hâlâ vardır. Yaygın kullanılan bir başka yazılım olan GFP-GAN ise, verilen fotoğraf siyah-beyaz olduğunda yüz renginin kayabileceğini kendi makalesinde yazıyor — yani eski fotoğrafların tam da en tipik hâli olan durumda.

Pratikte bu şu demek: netleşen yüz dedenizin yüzü değil, ona benzeyen bir ortalamadır. Göz aralığı, burun çizgisi, gülümsemenin duruşu — tanıdığınız kişiyi o kişi yapan küçük ayrıntılar kayabilir.

Bir ayrıntı önemli: bu uyarılar makalelerin “sınırlamalar” bölümünde ya da geliştirici sayfalarının dipnotlarında duruyor. Son kullanıcının karşısına çıkan ekranda görünmüyorlar. Kullanıcı uyarıyı okumuyor, sadece “iyileştir” düğmesini görüyor.

Görmesi gereken şey aslında bir yerde duruyor. CodeFormer’ın herkese açık deneme sayfasında tek bir sürgü var; üstünde şu yazıyor: sıfır = daha iyi kalite, bir = daha iyi benzerlik. Yani yazılım, kaliteyi artırmanın bedelinin benzerlikten ödün vermek olduğunu ekranın ortasında söylüyor — sürgüyü hangi yöne çekeceğinizi size bırakarak.

Aracı satan tarafın kendi sözü de aynı yere çıkıyor. Görüntü iyileştirme yazılımı üreten Topaz Labs’in genel müdürü, adli ve tıbbi kullanımlara kesinlikle karşı olduklarını söylüyor ve şunu ekliyor: “Artık tam olarak bana benzemeyebilir. Orijinaline sadık olmayacak.”

Mahkemeler de aynı sonuca varıyor. 2024’te Washington eyaletinde bir cinayet davasında, yapay zekâ ile “iyileştirilmiş” bir video kanıt olarak reddedildi; savcılığın adli video bilirkişisi yazılımın “sahte görüntü ayrıntısı yarattığını”, nesnelerin şeklini ve rengini değiştirdiğini söyledi. Makinenin veriyi sessizce değiştirmesi yalnızca yapay zekâya özgü de değil: 2013’te yaygın ofis tarayıcılarının, sıkıştırma sırasında mimari planlardaki rakamları birbiriyle değiştirdiği ortaya çıkmıştı — çıktı ilk bakışta kusursuz görünüyordu.

En anlaşılır örnek muhtemelen cebinizde. 2023’te bir kullanıcı, ayın bulanıklaştırılmış bir görselini ekranda gösterip telefonuyla fotoğrafladı; telefon, kaynakta hiç olmayan krater ayrıntılarını içeren net bir ay fotoğrafı üretti. Samsung, ayın bir nesne olarak tanındığını — tanıma motorunun çeşitli ay görselleriyle eğitildiğini — ve ardından derin öğrenme tabanlı bir “ayrıntı geliştirme motoru” çalıştığını doğruladı. Telefon ayı ölçmüyordu; ayın nasıl görünmesi gerektiğini biliyordu.

Aile fotoğrafında bu farkın adı var: bir kareyi iyileştirmekle onu değiştirmek aynı şey değil. Biz bu sınırı kendi işimizde de aynı yerden çekiyoruz — ilan görselinde mekânı değiştirmiyoruz, ışık düzeltilir, olmayan eşya eklenmez. Bir yüzü “iyileştirmek” de aynı kapıya çıkar: iyileştirilen şey artık o yüz değildir.

Önce doğru kopyayı çıkarın: kötü tarama hiçbir aracı kurtarmaz

Bu bölüm sıkıcı görünür ama en çok fark yaratan yer burasıdır. Bulanık fotoğraf netleştirme işi aslında burada başlıyor: yapay zekâya ne kadar iyi bir kopya verirseniz, o kadar az şey uydurmak zorunda kalır. Kötü bir tarama ise modeli tahmin etmeye mecbur bırakır.

Tarayıcınız varsa en iyisi odur: fotoğrafı camın üstüne düz yerleştirin, çözünürlüğü 600 dpi yapın (tarayıcı ekranında genellikle “çözünürlük” ya da “kalite” diye geçer), “otomatik düzeltme”, “toz giderme” ve “keskinleştirme” seçeneklerini kapatın. O seçenekler tarayıcının kendi tahminidir; sonradan istediğinizde ekleyebilirsiniz, ama baştan uygulanırsa geri alamazsınız.

Tarayıcı yoksa telefon gayet iyi iş görür — dört şeye dikkat etmek şartıyla:

• Işık yandan gelsin, tepeden değil. Gündüz, pencere kenarı en iyisidir; tavan lambası ortada parlama bırakır.
• Flaş kapalı. Flaş parlak kâğıtta beyaz bir leke yaratır ve o lekenin altındaki bilgi tamamen kaybolur. Kaybolan bilgiyi hiçbir araç geri getiremez; yalnızca uydurur.
• Fotoğraf düz bir yüzeyde, tam karşıdan. Eğik çekilen fotoğraf kenarlara doğru bulanıklaşır. Kıvrılmış bir fotoğrafı iki gün ağır bir kitabın arasında düzleştirmek, herhangi bir yazılımdan daha çok işe yarar.
• Camlı çerçeveden çıkarın. Cam hem yansıtır hem yumuşatır.

Telefonla çekerken kamera ayarlarından en yüksek kaliteyi seçin; telefonunuz sunuyorsa “RAW” kaydı daha fazla bilgi saklar. Bu bizim günlük işimiz: bir karenin taşıdığı bilgi çekim anında belirlenir, sonrasında yalnızca yönetilir. Üretim ilkelerimizde aynı şeyi yazıyoruz — kaynak iyiyse müdahaleye az ihtiyaç olur.

Hangi aracı seçmeli, hangisinden uzak durmalı?

Önce bir ayrım: bir sitenin tanıtım metni, aracın ne yaptığını değil, ne yapabildiğini iddia ettiğini anlatır. “Eski fotoğrafınızı kayıpsız yenileyin” diyen bir sitenin cümlesi teknik olarak mümkün değildir; kayıp bilgi tanım gereği geri gelmez. Bu tür bir başlık gördüğünüzde, aracın kendisinden önce cümlesine bakın.

Denemeden önce kontrol edilecek dört şey:

1. “Ücretsiz” tam olarak neyi kapsıyor? En yaygın kalıp: netleştirme ücretsiz, eski fotoğraf onarımı ücretli. Bu yazı için kontrol ettiğimiz bir sitenin ana sayfası baştan sona eski fotoğraf onarımı anlatıyordu. Fiyat tablosunda ise ücretsiz planın yanında bu özellik “yok” diye işaretliydi. İkinci yaygın kalıp filigran: çıktı ücretsiz ama üzerinde damga var. Fiyatlandırma sayfasını açmadan karar vermeyin.
2. Abonelik nasıl yenileniyor? Telefon uygulamalarında haftalık yenilenen abonelikler yaygın. Haftalık tutar küçük görünür, yıllık toplamı görünmez. Tek bir fotoğraf için abone olacaksanız, iptal koşulunu abone olmadan önce okuyun.
3. Fotoğraf nereye gidiyor? Aşağıda ayrı bölüm var; kısaca: cihazda çalışan bir seçenek varsa aile fotoğrafı için önce onu deneyin.
4. Mağaza verisi ne diyor? İndirme sayısı tek başına anlamlı değil; puan ve yorum sayısıyla birlikte bakın. Çok yüksek indirmeye karşılık az ve birbirine benzeyen yorumlar varsa, bu ikisi birbirini tutmuyor demektir; şüphelenin.

Bu ölçütlerle bu yazı için doğrulayabildiğimiz seçenekler şunlar. Hiçbiri “eski fotoğrafı kurtarır” diye sunulmuyor; her birinin sınırı yazıyor.

• Telefonunuzdaki galeri uygulaması. Google Fotoğraflar’ın bulanıklık giderme ve iyileştirme araçları abonelik istemiyor, Türkçe ve zaten telefonunuzda. Sınırı açık: bunlar bir netleştirme aracı, hasarlı bir fotoğrafı onarma aracı değil. Çoğu kişi için doğru ilk adım budur; sonuç yeterliyse başka bir yere gitmeye gerek yok.
• Upscayl’in masaüstü sürümü (açık kaynak — upscayl.org/download). Ücretsiz, hesap istemiyor ve fotoğraf bilgisayarınızdan hiç çıkmıyor: “Upscayl Desktop kullandığınızda verileriniz sonsuza dek bilgisayarınızda kalır.” Ne yaptığı konusunda da dürüst — görselleri “ayrıntıların ne olabileceğini tahmin ederek” iyileştirdiğini kendi sayfasında yazıyor. Üç sınırı var: yalnızca büyütür (yüz onarımını aynı şirketin ücretli bulut sürümü satıyor), ayrı bir ekran kartı ister, ve kendi ifadesiyle “bulanıklığı gideremez… fotoğrafınız tamamen bulanıksa Upscayl bunun için doğru araç değildir.” Doğrudan indirme sayfasına gidin; ana sayfa sizi bulut ürünüyle karşılıyor.
• Profesyonel masaüstü yazılımların sınırı. Para ödemek bu işi çözmüyor: Adobe’nin en güçlü iyileştirme işlevleri, üreticinin kendi belgesine göre yalnızca fotoğraf makinesinin ham dosyalarında çalışıyor; taranmış bir fotoğrafın kaydedildiği JPEG gibi sıradan dosyalarda devreye girmiyor. Geriye yalnızca büyütme kalır — yani ücretsiz seçeneğin de yaptığı iş.

Listede bir düzen var: yüz onarımı, büyütmeden çok daha ağır bir iş. Bunu yapan yazılımlar büyük üretici modeller çalıştırıyor ve o modellerin yaptığı iş zaten yeni görüntü üretmek. Ücretsiz web araçlarında bu modeller sunucuda çalışır — yani fotoğrafınız karşı tarafa gider. Cihazda çalışan sürümleri var, ama ya para ister ya güçlü bir ekran kartı; ücretsiz ve yerel olan seçenekler ise yüze hiç dokunmuyor.

Son bir not: bugün pek çok kişi bu işi doğrudan bir sohbet asistanına yaptırıyor (“şu fotoğrafı netleştir”). Bu, en çok uyduran yoldur: asistan fotoğrafı incelemez, ona bakarak yeni bir fotoğraf çizer. Sonuç etkileyici olabilir; ama elinizdeki artık taranmış bir belge değil, bir yorumdur.

Orijinali nasıl saklamalı?

Kurumsal arşivler bu sorunun cevabını kırk yıldır biliyor ve kural tek cümle: ana kopyaya dokunulmaz.

ABD federal kurumlarının kültürel miras dijitalleştirme kılavuzu bunu neredeyse sert bir dille yazıyor. Dijitalleştirilen malzeme, orijinalin tarandığı andaki hâlini belgelemeli — bir zamanlar nasıl göründüğünü değil. Aynı belge kaçınılması gereken işlemleri sayıyor: renklendirme, dijital doldurma, aşırı keskinleştirme, lekelerin ve çiziklerin temizlenmesi. Ana kopyada toz temizliğine bile izin verilmiyor; düzeltmeler yalnız erişim kopyasında yapılabiliyor ve yapıldığı öncelikle dosya bilgisine, tutarlı bir adlandırma varsa dosya adına da yazılıyor.

Evde de aynısını kurmak kolay:

• Taramayı ikiye ayırın. Dosyalardan birinin adında “orijinal”, ötekinde “netlestirilmis” geçsin: dede-1974-orijinal ve dede-1974-netlestirilmis. Dosya adı, aradan yirmi yıl geçtikten sonra hangisinin ne olduğunu söyleyen tek şeydir.
• Orijinali hiç açmayın. Üzerinde çalışacağınız her şey kopya üzerinde olsun.
• İşlenmiş kopyayı “belge” saymayın. Kim olduğunu, ne zaman ve nerede çekildiğini kanıtlamak için orijinale bakılır. Soyağacı alanında çalışan bir girişim bunu tam olarak böyle formüle ediyor: değiştirilmiş görseller illüstrasyon sayılmalı, kanıt değil.
• Anlatıyı yazın. Fotoğrafın yanına kimlerin olduğunu, tahmini yılı ve yeri bir metin dosyasına yazmak, her türlü netleştirmeden daha değerlidir. Zamanla kaybolan şey çoğu zaman görüntü değil, o görüntünün hikâyesi oluyor.

Aile fotoğrafını yabancı bir siteye yüklemek güvenli mi?

Önce abartmayalım: incelediğimiz büyük servislerin hiçbirinde “yüklediğiniz fotoğrafla varsayılan olarak model eğitiriz” diyen düz bir madde yok. Risk daha sessiz yerlerde duruyor.

Kanun sizi zaten koruyor — yükleyene kadar. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu’nun 28. maddesi, bir gerçek kişinin kendisiyle ya da aynı evde yaşadığı aile fertleriyle ilgili faaliyetlerini kanun kapsamı dışında bırakıyor. Ama istisnanın iki şartı var; birincisi şu: verilerin üçüncü kişilere verilmemesi. Yani dede fotoğrafını kendi bilgisayarınızda düzeltmek kanunun konusu bile değil; “yükle” tuşuna basmak sizi o istisnanın dışına çıkaran hareket.

KVKK’nın Kasım 2025’te yayımladığı üretken yapay zekâ rehberi bireylere doğrudan sesleniyor ve aynı şeyi söylüyor: üçüncü kişilere ait kişisel verilerin bu sistemlerle paylaşılmamasına özen gösterilmeli, çünkü kişilerin bilgisi olmadan verilerinin paylaşılması istenmeyen sonuçlar doğurabilir. Aynı rehber tam da bizim örneğimizi veriyor — fotoğraf yükleyip portre üretilen uygulamalarda, yükleme, modelin geliştirilmesinde kullanma ve çıktının saklanması ayrı ayrı veri işleme sayılıyor.

Vefat etmiş dedeniz kanunun koruduğu “ilgili kişi” değil — kişilik ölümle sona eriyor. Ama iki şey devam ediyor: karedeki yaşayan teyzeniz tam kapsamda korunuyor; ayrıca bir kişinin portresini ölümünden sonraki on yıl boyunca umuma arz etmek Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu’nda izne bağlanmış — izni verecekler kanunda sırasıyla sayılmış: varsa vasiyeti yerine getirme görevlisi; yoksa sağ kalan eş ve çocuklar, atanmış mirasçılar, anne-baba, kardeşler. Bu, yüklemeyi değil yayımlamayı ilgilendirir — netleştirdiğiniz kareyi sosyal medyada paylaşmayı düşünüyorsanız hatırlamakta fayda var.

Pratikte, yüklemeden önce bakılacak üç şey:

• Ne kadar saklanıyor? Ciddi servisler bunu gizlilik politikasında süreyle birlikte yazar. Süre yazmıyorsa o servisi listenin altına alın.
• Ücretsiz kullanım ne getiriyor? İncelediğimiz servislerden birinde, ücretsiz hakkıyla kullananların yüklediği görseller varsayılan olarak sitenin herkese açık galerisinde yayımlanıyor; gizli kalması için ayrıca tercih yapmak gerekiyor. Görseller ayrıca üçüncü taraf model sağlayıcılarına aktarılıyor.
• Aracı gerçekten kim işletiyor? Tanıdık bir platformun içindeki “eski fotoğrafı onar” özelliği o platforma ait olmayabilir; yüklediğiniz medyaya erişim isteyen üçüncü taraf bir eklenti olabilir.

Bir de yükün nereye bindiği meselesi var. Yaygın bir servisin gizlilik politikası, kendinizden başka kişileri içeren görsel yüklediğinizde işlemenin sizin meşru menfaatinize dayandığını yazıyor. Yani hukuki sorumluluk yükleyende. Nineye kimse sormuyor; soran olursa cevap verecek kişi sizsiniz.

Yüz görüntüsünün ne zaman “biyometrik veri” sayıldığı da burada işe yarıyor: bir fotoğrafı yüklemek tek başına biyometrik veri işlemek değil. İki şart birden gerekiyor — yüzün ayırt edici özellikleri işleme sonucu ortaya çıkarılmalı ve ortaya çıkan bu veri kimliği tanımlamaya ya da doğrulamaya yaramalı. Netleştirme yazılımı yüzü ölçer ama kimlik doğrulamak için ölçmez; sınır tam burada. Aynı ölçüm bir tanıma sistemine bağlandığında ise iş biyometrik veri işlemeye döner. Bu çerçevenin ayrıntısını drone çekimlerinde mahremiyet yazımızda anlatmıştık.

Bizim kendi araçlarımızı bilerek tarayıcıda çalışacak şekilde yazmamızın sebebi de bu. Emlak Foto Asistanı ve Pazaryeri Görsel Kontrolü araçlarında dosya cihazınızdan çıkmaz; ölçüm ve düzeltme tarayıcınızın içinde yapılır. Aynı ilkeyle yazdığımız arka plan temizleme aracının ürün fotoğrafında neyi çözüp neyi çözmediğini beyaz zemin yazısında anlattık. Aynı ölçüyü başkalarının araçlarına da uygulamak hakkınız. Yapay zekâ ile üretilen içeriğin nasıl etiketlenmesi gerektiğini ise sentetik medya yazımızda ayrıca ele aldık.

Sık Sorulan Sorular

Eski fotoğrafı netleştirmek fotoğrafa zarar verir mi?

Orijinal dosyaya dokunulmadığı sürece hayır. Risk dosyada değil, yerine geçmesinde: netleştirilmiş kopya arşivdeki tek sürüm hâline gelirse, aradan yıllar geçtikten sonra hangi ayrıntının gerçek, hangisinin üretilmiş olduğunu ayırt edemezsiniz. Orijinal taramayı her zaman ayrı saklayın.

Netleştirdiğim fotoğraftaki yüz gerçekten değişir mi?

Değişebilir. Bulanık bir karede yüz hatlarının bilgisi zaten yoktur; model o boşluğu, eğitildiği milyonlarca yüzden öğrendiği ortalamayla doldurur. Sonuç nettir ama o netlik ölçülmüş değil üretilmiştir. Küçük ayrıntılar — göz aralığı, burun çizgisi, gülümseme — kayabilir.

Ücretsiz eski fotoğraf netleştirme uygulaması var mı?

Var, ama “ücretsiz” kelimesi çoğu sitede asıl özelliği kapsamıyor. Yaygın kalıp şu: netleştirme ücretsiz, eski fotoğraf onarımı ücretli; ya da çıktı ücretsiz ama filigranlı. Denemeden önce fiyatlandırma sayfasını açıp ücretsiz planın tam olarak neyi kapsadığına bakın.

Aile fotoğrafımı bu sitelere yüklemek güvenli mi?

Yüklediğiniz an fotoğraf sizin cihazınızdan çıkar ve o şirketin sunucusuna gider. Karar vermeden önce iki şeye bakın: dosya ne kadar süre saklanıyor ve model eğitiminde kullanılıyor mu. Cihazdan hiç çıkmayan seçenekler varken, başkasının yüzünü taşıyan bir kare için onları tercih etmek daha güvenli.

Netlik bir amaç değil, bir tercih

Bir aile fotoğrafında aradığımız şey keskinlik değil; o insanın gerçekten nasıl göründüğü. Yapay zekâ ikisini karıştırır — çünkü ona “güzel görünsün” diye öğretildi, “doğru olsun” diye değil. Netleştirilmiş kareyi duvara asın, paylaşın, torunlara gösterin; ama yanında orijinali saklayın ve hangisinin hangisi olduğunu yazın. Kırk yıl sonra kıymetli olan, net olan kare değil, gerçek olan kare olacak.

Kaynaklar

1. PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling — model kartı ve yanlılık bölümü (Duke Üniversitesi, CVPR 2020) — arxiv.org
2. CodeFormer: Towards Robust Blind Face Restoration — sadakat/kalite takası ve kimlik tutarsızlığı sınırı (NeurIPS 2022) — arxiv.org
3. GFP-GAN: Towards Real-World Blind Face Restoration — siyah-beyaz girdide renk sapması ve sınırlamalar (CVPR 2021) — arxiv.org
4. Colorful Image Colorization — renklendirmenin amacı "makul renk üretmek" (ECCV 2016) — arxiv.org
5. FADGI — Technical Guidelines for Digitizing Cultural Heritage Materials, 3. baskı (Mayıs 2023): ana kopya ↔ erişim kopyası ayrımı ve kaçınılacak işlemler listesi — digitizationguidelines.gov
6. Court Excludes AI-Enhanced Videos from Trial Evidence — State v. Puloka, King County (ABA Litigation News, 2024) — americanbar.org
7. Washington eyaletinde hâkim, yapay zekâ ile iyileştirilmiş video kanıtını reddetti (NBC News, 2024) — nbcnews.com
8. Xerox WorkCentre tarayıcılarının sayıları değiştirmesi — David Kriesel, 2013 — dkriesel.com
9. Samsung — Galaxy kameralarının ay fotoğraflarında süper çözünürlük ve yapay zekâ motoru (resmî açıklama, 2023) — samsungmobilepress.com
10. Protecting Trust in Historical Images — değiştirilmiş görsel illüstrasyondur, kanıt değildir (CRAIGen, 2025) — craigen.org
11. Detail Versus Fidelity — Topaz Labs genel müdürüyle söyleşi (International Documentary Association, 2025) — documentary.org
12. 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu — m.3 tanımlar, m.28 istisnalar (Mevzuat Bilgi Sistemi) — mevzuat.gov.tr
13. KVKK — Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi, 15 Soruda (Kasım 2025) — kvkk.gov.tr
14. KVKK — Biyometrik Verilerin İşlenmesinde Dikkat Edilmesi Gereken Hususlara İlişkin Rehber — kvkk.gov.tr
15. 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu — m.86, resim ve portrelerin umuma arzı — mevzuat.gov.tr