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AI修复100年前的京城老视频爆火网络( 二 )

AI修复100年前的京城老视频爆火网络
就像大谷在视频开头所说 ， 他想用技术做一些对社会有意义的事 ， 在这次视频爆红之后 ， 他表现得相当豁达 ， “太深刻的大意义倒也说不上” ， 主要是想借此让人们对历史有所反思 。 不少网友指出 ， 视频中几乎看不到女性 ， 这正是历史生动性的体现 ， 既有光鲜也有不足 ， 让大家意识到现在的生活是多么来之不易 。同时 ， 作为老北京人 ， 大谷也想通过视频分享他的切身感受 ， 让更多人看到一百年前的民俗 ， 尤其是上了色帧数提高之后 ， “感觉确实不一样 ， 也感慨这一百年的变化” 。对于目前收到得反馈 ， 大谷表示“完全没想到” ， 他看了很多评论 ， 也受感触于一些留言 ， 还有人私信向他表示 ， 给太姥姥看后 ， 也很怀念那个年代 。大谷透露道 ， 这其实是他第一次尝试做视频修复 ， 后续或许会出一期视频介绍一下具体的操作 。 对于后续的视频更新计划 ， 他想要介绍一下国内已经成熟的语音修复技术 。目前 ， 大谷在研究一款换衣AI ， 通过把模特导入系统 ， 在Photoshop里换好衣服 ， 就能生成模特穿上衣服的各种姿势 ， 听上去是淘宝卖家会喜欢的AI 。 不过 ， 大谷介绍道 ， 这个AI目前还处于“婴儿状态” ， 精度上不是很乐观 ， 未来需要大量的训练 ， 以后或许也会做个视频介绍一下 。AI助力 ， 老片修复一直在路上对于这次用到的技术 ， 大谷表示 ， 上色主要还是应用在黑白照片和电影上 ， 补帧技术就可以遍地开花了 ， 比如修复像素动画的跳帧问题 ， 或者在动画领域加以应用 ， 因为动画很多是12帧/秒 ， 甚至6帧/秒 ， 补帧之后效果很好 ， 也终于可以看更流畅的EVA了 。AI修复100年前的京城老视频爆火网络
作为一名独立游戏开发者 ， 大谷透露道 ， 因为一个人做游戏开发 ， 接触到AI是想要了解AI能否为他节省时间 ， 后来发现AI能做的不止这些 ， 在社会公益上也有不少应用 ， 比如老片修复 。正如大谷所说 ， 这次的视频修复“技术管线参考自Denis Shiryae的影像修复教程” ， 针对Denis的欧美老片修复 ， 大谷也做过汉化视频进行了专门的介绍 。视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Uf4y1m72nDenis Shiryaev通过神经网络修复老视频的内容今年在油管爆红了一阵子 ， 他使用Topaz Labs的Gigapixel AI和DAIN图像编辑应用程序将1896胶片缩放到4K分辨率 ， 不仅将素材增加到4K ， 还将帧率提高到每秒60帧 。Shiryaev最火的作品是用Gigapixel AI将1896年拍摄的50秒无声短片《火车进站》(the Arrival of a Train at La Ciotat Station)做成了4K格式 ， 把模糊的原片做成了高清画质 ， 完全符合当下的高清视频标准！尽管存在一些缺陷 ， 如图像会出现跳跃或某些细节依旧模糊 ， 但已经很棒了！为了使这一作品更加完整 ， Shiryaev还为这部无声电影添加了声音 。这些图像是通过生成对抗网络(GANs)得来的 。科普一下 ， GANs是由两个相反的神经网络组成的 。 第一个网络基于训练对象的数据生成对象 ， 而第二个的作用是确定对象的真实性 。 第一个网络通过不断尝试 ， 直到它的作品完美到足以欺骗第二个网络 。 通过这种方式 ， 才得以生成最有可能的图像 。Gigapixel AI软件使用一种专有的插值算法来分析图像 ， 它可以使图像更清晰 ， 甚至在放大了600%之后 。再来说说DAIN(深度感知视频帧插值) ， 它可以将帧想象并插入现有视频剪辑的关键帧之间 。 换句话说 ， DAIN首先分析并映射视频片段 ， 然后插入在现有图像之间生成填充图像 。 这与4K电视的运动平滑功能是同一个概念 。 为了在这段1896年的视频中达到同样的效果 ， Shiryaev添加了足够多的图像来将速度提高到60帧每秒 。 因此 ， DAIN自动生成 ， 然后在最初记录的24张图像之外 ， 每秒添加36张额外的图像 。Shiryaev的 “火车”的视频修复版本看起来像是一部使用智能手机或GoPro拍摄的最新电影 。 与原始视频相比 ， 效果非常惊人 ， 尤其是在新版本中获得了流畅性 。 列车上的阳光反射和月台上的女士珠宝都被记录的很完整 ， 也许是最显着的改进之一 。AI修复100年前的京城老视频爆火网络
Shiryaev也用神经网络对这一修复视频进行了着色：从一堆彩色照片开始 ， 将它们转换为黑白 ， 然后训练神经网络以重建彩色原稿 。修复后的视频传送门：https://youtu.be/EqbOhqXHL7EShiryaev的新技术也因此在技术圈火了起来 ， 激发了包括大谷在内的更多技术人 ， 修复珍贵的影像文献 。除了上文提到的《开国大典》 ， 在老片修复上 ， “中影·神思”的开发 ， 能缩短修复电影所需时间的四分之三 ， 成本可以减少一半 ， 目前已成功应用于《厉害了 ， 我的国》《血色浪漫》《亮剑》等多部影视剧的图像修复与增强当中 。爱奇艺也推出了其自主研发的视频增强技术ZoomAI ， 为电影修复提出解决方案 ， 这是业内第一个利用较低成本、将深度学习技术应用在视频画质增强场景中的方案 。但不可否认的是 ， 这种技术如果被有恶意的人使用 ， 例如 ， 可以用于制作“伪造品”并允许视频中的身份盗用 ， 也会导致巨大的社会问题 。遍地开花的大谷：AI在游戏领域完全可以大展拳脚往前翻翻大谷的微博会发现 ， 他做了很多有趣的小项目 ， 比如AI足球队 ， 大谷介绍道 ， 他用了Unity的AI系统MLagent来训练球员 ， 这些球员从最开始什么都不会到最后互相配合 ， 到现在他已经打不过了 。 大谷感叹道 ， “AI在游戏领域完全可以大展拳脚” 。大谷想用AI把这款游戏做得更具体 ， 比如做成回合制 。 大谷相信 ， 如果训练时间足够 ， 可以让AI学会怎么包抄、怎么做战术防略 ， 以往的游戏AI很傻 ， 玩家操作好就能赢 ， 但如果用AI训练AI ， 它就会狡猾很多 ， 什么战术都能用上 ， 会有很神奇的化学反应 。


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