机器之心不用穿越，也能体验百年前的老北京，这个AI修复视频火爆全网

机器之心报道
机器之心编辑部
一段 AI 修复的视频，让我们体验了一把 100 年前的老北京。

本文插图
小贩叫?卖?、马车过街，修复后的视频可以清楚地展现熙熙攘攘的市井生活。

本文插图
作揖问候的场景也清晰可见。
?
你能想象，这些生动展现百年前国民生活的彩色影像，是使用人工智能技术修复的吗？
近日，这段使用人工智能修复老北京影像的视频在 B 站和微博上火了，引起了极大的关注。仅在 B 站上，阿婆主「大谷的游戏创作小屋」上传的这个旧影像修复视频已经获得 61.9 万的播放量、4.9 万点赞。
网友们纷纷感叹「厉害」，视频「清晰连贯」，「让我们看到了 100 年前的 vlog」。

本文插图
视频中，阿婆主使用人工智能技术，对民国初年的一段影像进行了上色、修复帧率和扩大分辨率的改动，从而彻底改变了这段 100 年前老旧影片，让我们能够更为细致地观看 100 年前人们的生活。
与旧影像对比之后，我们能够对修复效果有更为直观的感受。

本文插图

本文插图
视频修复前后在色彩、清晰度方面都有了很大的提升，修复前灰蒙蒙，修复后色彩鲜艳。
那么从技术层面上看，究竟是如何做到这么惊艳的效果的呢？阿婆主表示，他也是参考了海外 YouTube 博主 Denis Shiryae 的影像修复教程。
影像修复三大步骤
今年年初， Denis 修复 1896 年经典电影的视频也在海外火了一把。
电影界最著名的短片之一是 1896 年的一部无声电影《L’Arrivée d’un train en gare de La Ciotat》，画面很简单，只有 50 秒，描述的是一列火车驶入车站的场景。 Denis 正式对这个经典的短片进行了 AI 修复，效果非常不错。下图可以看出修复前后画面的强烈对比：

本文插图
从 Denis 的网页介绍，我们可以看到整个修复过程主要针对三个核心点：4K 分辨率以及 60fps 的帧数，除此之外还增加了背景颜色和声音的效果。

本文插图
DAIN 插帧技术
在增加 FPS 方面， Denis 表示他主要应用了由上海交大 Bao Wenbo 等人提出的 DAIN 插帧技术（参见论文《Depth-Aware Video Frame Interpolation》）。

本文插图
项目地址：https://sites.google.com/view/wenbobao/dain
这项研究提出通过探索插帧中的 depth cue ，来显式地检测遮挡。
研究者开发了一个深度感知的光流投影层来合成中间流（中间流倾向于对距离较近的对象进行采样），并学习层级特征作为语境信息。然后，该模型基于光流和局部插值 kernel 将输入帧、深度图和语境特征进行变形处理，最后合成输出帧。
DAIN 模型的架构如下图所示：

本文插图