AI修复老片又快又好，但还取代不了专业修复师

在上一篇文章中，小编为您详细介绍了关于《使用钉钉预约视频会议创建设置的方法》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题AI修复老片又快又好，但还取代不了专业修复师。

原标题：AI修复老片又快又好，但还取代不了专业修复师

AI 修复一百年前摄于北京的视频，想必大家都看过了，但你知道 AI 具体是怎么做的吗？

（还没看过的可以点上面视频）

据南方都市报报道，作者 @大谷 Spitzer 修复这个视频的过程，主要有三部分，分别是补帧、上色和分辨率扩增。

翻译成白话，这三部分对应的是：让视频变得更流畅，比如把 24 帧变成 60 帧；让黑白视频变彩色；让视频变得更清晰，比如把 480P 变成 4K 分辨率。

具体到工具，@大谷 Spitzer 补帧用的是 DAIN，上色用的是 DeOldify，分辨率扩增用的是 ESRGAN。

AI 是怎么修复老片的？

先来看补帧的 DAIN。这是一个基于视频深度信息感知的时间帧插值算法，由上海交通大学，加利福尼亚大学和 Google 多方联合研发。

为了方便更多用户使用，研发者还提供了一个免费的 Windows 软件“DAIN-App”。

在视频领域，补帧其实不是件多新鲜的事。比如索尼电视的 Motionflow 技术和 AMD 显卡的 Fluid Motion 都是常见的补帧方案。

它们的具体实现有不同，但原理大同小异，都是用计算机模拟相邻两帧间缺失的画面，让画面变得更加流畅。

这些补帧方法都有一定局限性，如果画面里有大面积运动的物体，或者存在遮挡情况，补出来的影像就不是那么完美了。而 DAIN 所采用的方法，能很好解决这一问题。

DAIN 算法不会直接生成画面，而是先通过获取视频深度信息，检测出物体遮挡情况。然后，从相邻像素收集上下文信息，来完成层次特征学习。最后，基于上述信息生成视频帧。

（DAIN 的工作流程）

简言之，DAIN 在模拟生成一帧画面之前，额外做了很多工作。它让计算机知道了一个平面视频里，不同物体之间的远近关系和遮挡情况。并且，用了一种更有效率的方式，来对像素点进行采样，以生成更高质量的画面。

这样做的结果是，DAIN 生成的补帧画面，比起传统补帧方法，更像真实拍摄的。

在 @大谷 Spitzer 修复的视频里，如果仔细对比原片和 AI 修复片段，很容易可以感受到 DAIN 补帧的效果。比如下面这个场景里的人物动作，原片能感受到卡顿，而 AI 修复后流畅很多。

（建议在原视频 15 秒左右找到对应片段观看）

视频上色方面，@大谷 Spitzer 用到了 DeOldify，这是一个在深度学习圈非常热门的项目。

DeOldify 基于一种名为 GAN（生成对抗网络）的技术。GAN 被 AI 界的领袖 Yann LeCun 称为 “过去 10 年机器学习中最有趣的想法”，它通过两个神经网络相互博弈的方式来学习数据，能生成逼真的新内容，其中一个广为人知的应用，是可以换脸的 Deepfake。

（有人曾用 Deepfake 换脸生成了杨幂版的《射鵰英雄传》）

DeOldify 采用了一种改良过的 GAN 模型，即保留了 GAN 训练的优点（绚烂的色彩），又消除了视频中物体闪烁等副作用。

不过，DeOldify 所呈现的色彩还原结果，并不一定是真实的情况。

“历史上这个人穿的是不是这个颜色，我觉得不然。”@大谷 Spitzer 接受中新视频采访时说，“它（AI）只是一个凭自己的训练，感觉这个人可能是这个颜色，那个人穿衣服有可能是那个颜色，它没法做到完全历史精确。”

正因如此，@大谷 Spitzer 也在视频里标注了：色彩为 AI 自我学习结果，不代表历史原色。

分辨率扩增上，@大谷 Spitzer 用的是 ESRGAN，同样是 GAN 的应用。

把一张图片放大超过其原本分辨率，是很多人经常会做的事。这样的结果是，图片会变得模糊，因此就有人去研究，怎么把图片发大超过分辨率，而不变得模糊。

ESRGAN 利用深度学习方法来解决这一问题，相比传统方法，能得到更好的效果。

AI 加速老片修复

用 AI 修复一段百年前北京的影片，固然非常有意义，但这项技术的应用，远不止于在社交网络刷刷屏。

不管是在线视频网站还是大荧幕，老片修复都是正在兴起的风潮，而 AI 在背后扮演着加速器的角色。

据《中国经济周刊》报道，优酷平台大数据发现，有很多用户来视频平台是来看老片子的，像《还珠格格》这样的剧，能够一直保持在流量高位上。

爱奇艺也通过大数据分析发现，经典老片具有非常广泛的用户基础，受众规模很大。在数据支持下，优酷和爱奇艺都发起了各自的老片修复计划。

而修复大荧幕电影，重新在影院上映，这事一直在进行着，远到 2009 年王家卫导演的《东邪西毒》修复上映，近到 4K 修复版的《三毛流浪记》和《海上钢琴师》。

（《三毛流浪记》修复版）

事实上，自 2006 年起，中国就启动了“电影档案影片数字化修复工程”。中国电影资料馆主要负责这项工作，计划把中国 4 万部老电影胶片做数字化修复、存档。

过去，老电影修复主要依靠人工，耗时耗力。据新京报报道，一天一个修复师一般只能完成 100 到 200 帧的画面修复，一部保存完好的电影，简单修复就需要两个星期。

若是要达到美学标准，一帧帧地精心还原，需要几个月甚至一两年时间，若是遇到损伤非常严重的老电影，例如创作于 1930 年代的《渔光曲》，要近两年时间才能完成。

越来越多团队开始借助 AI 这块它山之石。爱奇艺自主研发了 ZoomAI 视频增强技术，优酷也用阿里云的“画质重生”技术来修复老片。

在接受中国经济周刊采访时，爱奇艺副总裁谢丹铭说：“一部两个小时的影片，（ZoomAI）只需要 12 小时即可完成修复增强并上线，这在之前是 10 人团队近 20 天时间才能完成的工作量。与人工相比，ZoomAI 视频处理效率可提高 500 倍。”上文提到的《三毛流浪记》，正是由爱奇艺投资和参与修复的。

中影数字制作基地和中国科技大学，也共同研发了一个基于 AI 的图像处理系统“中影·神思”。

这个系统采用了 GAN、DenseNet、CycleGAN 网络等技术，由三部分组成，分别是分辨率提升画质增强处理单元、标清图像去场处理单元和图像数字修复处理单元。

借助“中影·神思”系统，中影基地已经成功修复了《厉害了，我的国》、《马路天使》、《血色浪漫》和《亮剑》等多部影视剧。

以《厉害了，我的国》这部电影为例，由六集纪录片《辉煌中国》改编而成，几乎没有新的实拍素材。原片按电视的 720X576 分辩率拍摄，修复时要扩大到 2K 分辨率。片子一拉大，“场纹、马赛克、锯齿等问题就全出来了”。

若采用纯人工方式去修复，每人每天平均只能制作 3–5 帧镜头。但借助“中影·神思”系统，修复团队得以在四个月内修复增强了 30 万帧图像。

参与到《厉害了，我的国》修复项目的肖搏，在接受媒体《画外 hoWide》采访时说，利用这个系统，修复一部电影的时间可以缩短四分之三，成本可以减少一半。他是中影基地的数字修复中心主任，迄今做了 13 年电影修复工作。

更关键的是，很多以前无法修复的电影现在可以修了。肖搏举了一个例子：1949 年王滨导演的《桥》，画面重影很严重，胶片扫出来以后每个人物每一帧都有一个虚边。非常难处理，“当时我们放弃了，但现在用人工智能技术就可以解决”。

老片修复不仅是技术，更是艺术

AI 加速了老片修复的速度，但也有一定局限性。比如上文提到的，@大谷 Spitzer 用 AI 修复一百年前的老片时，对色彩还原并不准确。

“如果是由人类艺术家来做的话，他肯定是了解中国古代历史，做得应该就会更准确。”@大谷 Spitzer 说。

在专业的电影老片修复过程中，对色彩把握更是一门艺术。肖搏接受媒体采访时说，他曾修复新中国第一部彩色片《梁祝》，“桑弧导演去世了，当时的摄影师也故去了。色调的浓稠就很难界定，我们调色调了 7、8 版，需要多方专家一起来定夺”。

对老片的修复，有时候还讲究“修旧如旧”，而不是单纯地把色彩修得好看。诸如此方面的把握，AI 还很难做到令人满意。

据光明日报报道，中国电影资料馆对于老电影修复，有两组人员，一组是艺术专家组，另一组是技术专家组，两组人员缺一不可。

毫无疑问，AI 加速了老电影修复，但暂时还取代不了专业的电影修复师。毕竟，影视片是一种艺术表达手段。游戏网

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