AI修复黑白老照片，再现历史风貌

近两年人工智能一词的出镜率颇高，即便是之前对此并不了解也并不感兴趣的人如今也都有所耳闻。而随着科学技术的不断发展，人们对于人工智能技术的研究也越发深入，同时也有很多人工智能技术的应用得以实现。像是在新冠肺炎疫情的这段期间人工智能技术的应用也帮助了人们更好的去进行疫情的防控工作。但是其实人工智能技术也能够帮助我们去复原那些在岁月当中留下的老照片。

近日，一段被人工智能修复的100年前北京街景影像片段在网络上“刷屏”。有了AI的帮助，那些原本卡顿、清晰度差的黑白画面被还原了色彩，1920年的北京城变得流畅而生动，颇有生活气息。有人感叹：时间两头的我们，被这段影片连了起来，好像“穿越”了一样。百年前的影像中我们看到了什么？AI修复，如何让历史“重生”？

AI再现历史风貌

100年前的北京城和中国人，究竟是什么模样？

从大全景来看，百年前的北京街景，充满了年代感。马路上人来人往，人流、马车、人力车交错而行，集市、食肆、仪仗、礼仪、买卖等，就这样呈现在我们眼前。不少网友在微博边看边讨论今昔的不同：“骆驼出现在大街上，是当时的运输工具；现在要去沙漠里寻找骆驼”“100年前出来逛街的都是男人，现在女人比较多”……

这段影像由加拿大摄影师拍摄而成，而给它重新上色修复的是中国一位年轻的独立游戏开发者大谷。原本色彩单调、轮廓模糊的人影，变得面目清晰、动作流畅，再加上后期逼真的音效，生动再现了当时的历史风貌。

记者通过网络联系到了人在美国纽约的大谷，他说，自己一直在B站做绘画、作曲等科普视频，这是第一次利用人工智能修复历史影像。“我从小在北京长大，对老北京的风貌情有独钟。”大谷说，由于当年拍摄设备的限制，我们看到的黑白影像损失了重要的色彩信息，AI可通过算法和大量的训练打造成“火眼金睛”，先对照片进行图像分割，区分出标志性物体，如树木、天空、人脸、服装等，对黑白影像场景进行彩色化处理。

“传统的影像修复，是由艺术家们手绘，一帧帧影像重新上色，比较耗时费力，一段影片往往需要几十到数百人同时奋战几十天。”他说，而人工智能做的是同样的步骤，不过运算效率更快。他截取了10分钟视频，一个人用了7天时间，尝鲜使用AI技术相继完成上色、修复帧率、扩大分辨率，最终呈现出流畅的彩色画面。

大谷同时表达了自己的遗憾。“这段影像的色彩，是AI自我学习的结果，不一定是历史的原色。”他说，这次AI修复所采用的模型是从国外老电影中“学习”的，影片整体色彩比较淡，如果更好地了解历史，能做得更准确。他表示人工智能不足的地方，也要通过训练不断加强。他准备让AI程序加强“学习”，多“看”一些中国年代影片，在未来进行修复着色时将更有中国味道。

年代感的看点不少

这段“重生”的历史影像，虽然只有短短几分钟，却留下了许多有年代感的看点。

一段画面中出现了多人互相行礼的片段，细细看来，包含了三种礼仪。比如“打千礼”，这是满族男子下对上通行的一种礼节，流行于清代。礼仪姿势为屈左膝、垂右手、上体稍向前俯，在清宫戏中常能看到这类礼仪。第二个礼仪是“作揖”，是汉人男子之间的见面礼——两手抱掌前推，身子略弯，表示向人敬礼。孔子像中的孔子，也是作揖的姿态。第三个是“万福礼”，这是汉人女子的见面礼。右手放在左手上两手握拳，位于腹部正中央，右脚向后撤一小步，两膝微曲，颔首低眉，微微伏身而起。“万福”二字，出自《诗经》，最早是表示祝福的吉祥语，意为福气满满。比如1987年版电视剧《红楼梦》中，林黛玉初见贾宝玉时，贾宝玉行的是作揖礼，林黛玉行的就是万福礼。

这段影像还闪过了一个镜头，是见证历史的白色牌坊“克林德碑”。当年，京城老百姓对这个名字很“硌硬”，大家都叫它“石头牌坊”。

1900年6月2日，德国公使克林德在此处被人开枪打死，以此事件为导火索最终引发了八国联军侵华和签订《辛丑条约》。根据德国要求，1901年6月25日，清政府在克林德殒命处开工建造一座纪念牌坊并祭祀谢罪。直到1918年11月第一次世界大战结束，德国成为战败国，这座象征着屈辱的牌坊立刻成为众矢之的，于1919年被拆除。拆除后，主体的散件被运至中央公园（今中山公园）重新组装，题头被换成了“公理战胜”，在1952年召开的亚洲及太平洋区域和平会议上，为表彰中国人民保卫世界和平所做的贡献，决定将“公理战胜”牌改为“保卫和平”碑。

影视作品“修旧如旧”

“历史影像一上色，好像拉近了和我们之间的距离，看完十分亲切。”大谷表示，许多网友和他交流中都谈到这一体会。其实，去年新中国成立70周年时，《开国大典》等经过AI和人工修复的献礼片就惊艳了公众，许多观众看后热泪盈眶。

修复版的电影《开国大典》让人们目睹三次战役胜利到开国大典的历史过程。通过人工智能深度学习的方式，老片中常见的噪点、色偏、模糊、抖动、划痕等“小伤小痛”得以被批量化修复。但是，一些老片画面由于损失严重或存在大片污渍，人工智能无法通过时间、空间信息“脑补”，在这种情况下，必须依靠有经验的修复专家来完成。因此，专业修复师对影片《开国大典》进行了修补，总共修复了1082个镜头。虽然修复历时仅40天，但这是600人每天工作20小时之后的结果。可见，人工智能实际上不能完全代替手工劳动，人机共同协作才能产生最好的结果。

为高科技装上“指南针”

近年来，计算机视觉在人工智能和深度学习的大背景下变得流行起来，越来越多的应用场景被挖掘，图像处理技术成为最热门的应用之一。而深受公众喜爱的是图像修复功能，一键修复老照片等App应用，在社交网络上掀起传播潮流。

大谷告诉记者，AI图像修复有许多神奇的玩法。比如人脸生成，用新婚夫妇的照片通过AI程序可以制作一张未来孩子的照片；再比如，一些人没有童年照片，这样的遗憾也可以通过人工智能来弥补，AI通过对其现有照片的学习和判断，生成童年照。“你也可以通过人工智能看看自己变老的样子。”他说。

许多科学家开始关注人工智能的注意力机制。注意力机制来源于人类的视觉注意力，即人类在进化过程中形成的一种处理视觉信息的机制。对于人工智能来说，它是机器学习中的一种数据处理方法，主要功能是减少对无用线索的关注。

目前，AI注意力和真正的人类注意力差距仍然很大。在科学家们看来，在未经充分训练的情况下，让AI关注人是容易的，但关注某个特定的人是困难的。目前来说，AI注意力机制更接近直觉，科学家也在研究增加模型的知识储备，提升模型的推理能力，这样AI才能在复杂的图像等语境下运用注意力完成更为复杂的操作。

人工智能修复，为公众呈现了一次遇见古人的时空穿梭之旅。然而，技术不仅仅是应用工具。对于创造和应用技术的人类而言，在法律规范和道德约束下让技术“为我所用”，才能真正为技术装上“指南针”，实现人类和科技的促进发展。
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