AI修复技术的帮助下那些模糊的胶片可以被赋予颜色

你对历史这个词的第一印象是什么。

很多人脑海中浮现的第一个画面可能是一部粗糙，陈旧，模糊的黑白电影，如下图:

但是现在，在AI修复技术的帮助下，那些模糊的胶片也可以被赋予颜色:

在得知最新一批在韩中国人民志愿军烈士遗骸将于9月2日运回国内后，AI修复师大谷斯皮策再次以这种独特的方式表达了自己的悲痛。

共青团中央官博也在AI着色后转发了这段特别视频，并表示:

山河平安，英雄不朽。

历史不是黑白分明的

就像电影《你好，李焕英》里，从黑白到彩色的镜头，就像是一只脚踏入现实。

当这部70年前的纪录片被染上色彩时，我们观众不禁感到离历史更近了一步。

有身穿绿色制服，举着红旗的小战士:

有士兵挤在绿皮火车上，向亲友告别:

也有踏黄过鸭绿江的队伍:

制片人大谷斯皮策说:每次修复这些历史影像，都会给我带来巨大的震撼

在之前的项目《让革命先烈微笑》中，他也解释了自己认为的AI修复的意义:

我会把它定义为五分钟另一边的一个概念。

也就是说，在这个纷繁复杂的现代社会，有可能用五分钟的时间，看到一个古代的形象，或者说过去的影响，看到古代人是怎么生活的，他们是怎么想的。

如何修复AI

对于这次修复，大谷坦言，技术难点在于多角色镜头的修复。

因此，他使用了PAI，一个支持TensorFlow和Flink等各种计算框架的机器学习平台。

在平台中，他加入了更多的参考帧，并与其他AI着色分辨率增强模型进行拼接，最终达到了很好的修复效果。

在之前的项目中，大谷斯皮策也详细讲解了他使用的AI修复技术。

例如，GAN先验嵌入式网络用于人脸高清增强。

在这种网络结构中，GAN先验网络被嵌入到深度神经网络中并从中进行微调。

着色是基于NoGAN技术的去着色。这种新的GAN训练模型可以解决视频中物体闪烁的问题:

此外，还有用于视频帧插值的RIFE，用于人脸生成的art private和用于提高分辨率的Topaz Labs。

那些相隔一百年的眼睛

事实上，伴随着AI修复技术的成熟，越来越多的项目开始使用这项技术。

比如大谷斯皮策去年做了《晚清北京》的影像还原，演了百年前的《老北京Vlog》:

日前，央视也在AI修复节目《彩绘中国。觉醒》中展示了一个丰富多彩的五四场景:

这个节目的执行导演说，他们修复和上色旧图像的初衷只是为了还原一段历史。

因为当时的人们并没有生活在一个黑白无声的世界里。

我们所做的一切努力，都是为了向老影像致敬，以电影体验的方式呈现，让观众进入那个时空，感受百年前人们的精神面貌。

这就像这位网友说的:

我们身边的高科技越多，就越需要人的感受。

最后，附上完整的视频:

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