北京小伙用AI修复100年前的京城老视频爆火网络,作者:7天完成,颜色还有不足

编者按:本文来自微信公众号“大数据文摘”(ID:BigDataDigest),作者:刘俊寰、牛婉杨

北京小伙用AI修复100年前的京城老视频爆火网络,作者:7天完成,颜色还有不足-机器成精

昨天,一个“修复老北京街道”的视频刷屏全网。一段由加拿大摄影师在100年前的北京被AI修复后,活灵活现地展现在人们面前,一百年前人们打招呼的方式、使用的乐器、交通工具,在这段视频中,都清晰可见。配上颇合时宜的音乐,24小时内,已经有了将近50万的点赞量,10万多次的转发,接近3万的留言,看来周六大家也有在好好工作啊。

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这个视频来自一位名叫“大谷Spitzer”的博主,据他所说,接触老片修复是一个偶然,整个项目也只花了7天时间就顺利完成了。

先来一起看看这惊人的修复效果。

老视频👇

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修复后效果👇

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修复后的视频把当时的北京城演绎的活灵活现,下边的片段中,左下角👇小哥呆呆的看着镜头,连细微的表情都清晰可见,青涩中带有一点可爱,想象一下这位憨厚的小哥来自一百年前,还是让文摘菌感慨万千。

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怪不得网友们纷纷赞叹。有网友表示,不仅整体氛围没话说,连细节部分也分毫毕显,“每个人脸上都是新奇又不敢接近的表情”。

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甚至有网友留言表示,“博物馆应该收藏你的作品”!

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链接指路:

https://weibo.com/tv/v/J0ZsQnP6a?fid=1034:4502352820895785

博主在视频最开始就说道,想用技术为社会做一些有意义的事情,怀着仰慕的心情,文摘菌联系到了这位“大谷Spizer”,来看看他是怎么说的吧~

7天完工,难在显卡!整体满意,颜色上还有不足

自称将AI视为业余爱好的大谷如今身在纽约,接受文摘菌采访的时候,他感叹道,自己做AI科普视频做了七年,没想到一下子火了,现在完全处于“被信息淹没”的状态。

大谷透露道,其实这次接触老片修复纯属偶然,在搜索其他资料时候,偶然间在YouTube看到了人民日报上传的一段老北京视频,对其中对视镜头的部分十分有感触,“有一种穿越时空的感觉”。同时,一想到一百年前的人们有那个年代的思想,看问题的角度和现代有所差别,是很有趣的体验,自己恰好了解相关技术,为何不将老片上色补帧,做成活灵活现的60帧,和大家分享呢?

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具体到操作上,根据大谷介绍,可以大致分为补帧、扩分辨率、上色三个环节,每个环节也都用了不同的工具,整体框架的流程则主要参考了Denis Shiryaev在社交媒体上分享的经验贴。

大谷说道,整个项目只用了7天时间,大部分都是硬性的时间消耗,比如补帧需要一到两天,扩分辨率至少一天,上色也需要花费一天时间,再加上要做到4K60fps,渲染速度很慢。多方考量之下,他把人民日报14分钟的原片剪到了10分钟。

相比而言,去年国庆164分钟修复版《开国大典》让人们亲眼目睹三次战役胜利到开国大典的历史过程。除了借助AI,胶片的撕裂、划痕等都是专业的修复师一帧一帧地修补。“修复过程中,我们70%的时间都在完成资料片镜头的修复工作。”负责本片修复工作的三维六度公司的首席技术官周苏岳说道,虽然修复时间只用了40天,但这却是600人每天工作20小时的奋战结果!

除了硬性的时间消耗,大谷还笑称,最大的问题就是自己笔记本电脑的显卡不够好,“要1070的显卡才带得动,否则会out of memory”,迫不得已之下向女朋友求了助。

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再困难的部分,大谷选择了谷歌的Colab Notebook在线系统,通过远端分配一台带显卡的电脑,就无需在本地操作了,“这也是选择开源AI的原因”,“很多开源的AI都会把代码上传上去”。

对于最后的结果,大谷表示,“还是比较满意的”,不过在颜色上还存在可以改进的地方。

在视频中,相信大家也会看到时不时会出现颜色跳来跳去的情况,大谷表示,在补帧之前用工具把老电影中经常出现的画面闪烁去掉了,否则会更严重,整体的色彩上,AI的渲染效果也明显偏淡。

除此之外,大谷这次利用的是国外的一套模型,显然无法直接将其套用到100年前的中国影片修复上,在颜色上就无法做到历史性的准确,视频中的上色都是AI学习的成果,虽然肤色大致还原了,但是在红绿服装等方面的真实性还有待商榷。

也正是考虑到这些不足,大谷对去年参与《开国大典》修复的工作人员表达了敬意,“AI没办法做到艺术家那么准确,尤其是在历史方面,而《开国大典》对历史准确性的要求更高”,随后他也打趣地说道,或许可以“让AI看看清宫剧,提升一下准确率”。

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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。

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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/BV1Uf4y1m72n

Denis 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。

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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/EqbOhqXHL7E

Shiryaev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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大谷还介绍到,Unity最近推出了一个新的AI系统Artengine,主要是做游戏帖图的,在生还者、战神一类的游戏中,草、岩石等贴图之前还需要人去画,或者用照片修剪,但是Artengine可以复制不同的岩石图片,在花纹上会显示出差别,或者接合图片时,对图片中间的接缝可以凭经验把接缝涂掉。“有了AI,就可以做很多以前一个人难以实现的高分辨率的游戏场景”。

自称“程序员里最会画画的作曲家”,大谷也介绍了一些绘画和音乐领域上的AI应用。

在游戏音乐上,大谷表示,OpenAI的MuseNet十分强大,只需自己作前两小节曲子,就可以让AI自动补完后续,而且风格可以自选,莫扎特、巴特,都不在话下。

在绘画上,大谷之前专门做了一期节目介绍绘画AI,比如英伟达的GauGAN,不少原画师都用这个来画背景;再比如Artbreeder,这个网站能“杂交”输入模型,生成超现实主义风格的离奇图案,但同时又十分写视,很多艺术家在网站上进行创作,生成的作品可以商用也可以开源。

比如大谷透露道,之前他用Artbreeder合成了诸葛亮和灭霸,效果很棒。心痒的文摘菌也去试了一下,不过在这里先卖个关子,大家可以猜猜这是怎么“杂交”出来的。

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现在,大谷正在开发一款叫作漫展模拟器的游戏,以模拟经营漫展为核心企画,其中游客如果用AI来训练的话就会智能很多,“让他们自己逛漫展、买东西,这样会更自然”。现在游客都是用状态机控制的,必须告诉他们饿了就得去吃东西,想上厕所就得去找厕所,否则就得尿地上。

大谷介绍道,从17年底开始正式做这款游戏,B站会负责发行。玩家进入游戏后化身主播或者coser等身份成为漫展主办方,通过搭建电竞舞台、招租摊位、邀请明星嘉宾等方式,让患上肥宅综合征的人们来参加漫展,以促进虚拟世界的经济发展。

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在众多网友催更之下,大谷说道,年底前这款游戏终于会出抢先体验版了,到时候文摘菌一定要玩爆它!

*文章为作者独立观点,不代表机器成精立场
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