AI修复老北京的视频，火爆全网来自雲禾AI00:0006:33
概述：近日，一则“AI修复100年前的北京”的视频刷屏全网。一段由加拿大摄影师在100年前记录下的北京，被AI修复后，那些原本有些卡顿、清晰度差的黑白画面被还原了颜色，变得逼真又流畅。
看着100年前的城市，很多网友不禁感慨，才短短100年变化就这么大。同时也让人们发现，AI这项技术不仅面向将来，为人们无限畅想未来的科幻场景提供了技术支持，也面向过去，修复和保存过去模糊却又珍贵的记忆，带我们身临其境地在历史中自由穿越。视频修复者也表示，他的初心是想用技术做一些对社会有意义的事，让人们意识到，现在的生活有多么来之不易。
百年前的京城老视频火爆全网
近日，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年前的北京的视频被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。
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。
大谷Spitzer表示，他利用AI技术，将人民日报4年前发布的1920年北京黑白影像资料，做了修复工作：完成了上色、修复帧率、扩大分辨率等步骤。
时光旅行，体验100年前的北京生活
1920年的北京，入城出城的“客流”还算较多，有骑马的、有坐轿子的、有坐人力车的，当然多数人还是步行。
而在城内集市中，也是熙熙攘攘，好不热闹。当然，在那个年代，人们应该是对录影设备感到非常新奇了，图中的小哥驻足了良久，痴痴的看着镜头。
一百年前的人们，好奇的看着摄像机；一百年后的我们，好奇的从手机上看着他们。有人好奇的看向镜头，有人发现镜头立刻躲开
热闹的地摊，仿佛古玩市场潘家园
逗狗狗的样子，看起来和今天的我们没有什么不同。网友也表示：100年了，狗狗长得还是一样的……
当时的人力车也就是黄包车，可以理解为现在的“滴滴”
可以看到男女打招呼的方式还是有些区别。网友对此还调侃道：萝卜蹲？
最后，让我们一起来俯瞰百年前的北京城
时间两头的我们，被这段影片连了起来，好像“穿越”了一样。看完视频，再看看窗外，真的体会到了什么叫“沧海桑田”。
AI修复百年古董老电影
博主大谷Spitzer“在修复老北京街道”的视频中，具体采用了哪些AI技术呢？
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。
今年2月， 国外网友Denis Shiryaev利用一种增强程序(Gigapixel AI)，将1896年的古董电影《火车进站》，转变成了4K 60fps高清“大电影”。
在修复帧率方面，主要采用的技术是AI插值。
据Shiryaev介绍，他采用的是一种叫做Gigapixel AI的商业图像编辑软件(付费)。这款软件由Topaz实验室创造，可以让图像的质量提升600%。
它利用一种专有的插值算法，对图像做分析、识别其细节和结构，最后将额外的“信息”填充到图像中。
在修复中，不仅需要把普通高清提升到4K高清（需额外填充600万个像素），还需要弄清楚如何显示这些额外的像素，这就是插值过程的用武之地。使用的方法包括最近邻 (Nearest Neighbor)方法、双线性插值 (Bilinear Interpolation)方法、双三次插值 (Bicubic Interpolation)法等。
而双线性插值和双三次插值的过程，需要Gigapixel AI利用深度卷积神经网络来完成。
解决了像素低的问题，还需要解决视频卡顿问题。Gigapixel AI在关键帧之间进行“想像”之后，把这些想像出来的帧插进去。
至于着色工作，同样是利用神经网络，从一堆彩色照片开始，将它们转换成黑色和白色，然后再重建彩色原图。
这就是古董电影也能变得如此清晰、流畅的原因。
奉上完整视频，你想穿越吗？
最后，我们奉上大谷Spitzer的完整视频，里面还在各个场景中配上了背景音乐。
如此的场景，令不少网友想起老舍先生《想北平》中的一段话：
我所爱的北平不是枝枝节节的一些什么，而是整个儿与我的心灵相黏合的一段历史，一大块地方，多少风景名胜，从雨后什刹海的蜻蜓一直到我梦里的玉泉山的塔影，都积凑到一块，每一小的事件中有个我，我的每一思念中有个北平，这只有说不出而已。
那么，在看到百年前栩栩如生的生活状态，你会有想穿越回去的冲动吗？
https://weibo.com/2395607675/J0ZsQnP6a?filter=hot&root_comment_id=4502616270201172&type=comment
https://arstechnica.com/science/2020/02/someone-used-neural-networks-to-upscale-a-famous-1896-video-to-4k-quality/
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