利用卷积神经网络和最先进的图像识别技术，经典老电影将有可能重现光彩。
神经网络可以优化图像质量，减少电影噪声，并为老化图像上色。
《乱世佳人》剧照 来源：谷歌
历史上第一部电影诞生于19世纪晚期，在电影摄影机上使用赛璐珞胶片拍摄而成。
时间来到2018年，全球电影市场产值已高达417亿美元。
电影具有娱乐性、文化性和社会性，是一项至关重要的文化遗产，值得人类保护。
但保护过程并没有那么简单。
这主要是因为当代电影都是通过数码技术制作和放映，胶片技术早已过时。
电影保护面临的挑战
包括欧洲委员会在内的许多组织都曾强调保护老电影文化遗产所面临的挑战以及保护的重要性。
欧洲委员会指出，如果没有合适的播放设备，人们可能无法观看老电影。
修复胶片的第一个挑战是消除失真。
经典电影通常以低分辨率拍摄，由于原始胶带显著老化，里面充满了噪声和裂纹。
此外，将胶片转化为数字格式的过程通常会损坏胶片并导致画质受损。
深感（deepsense）人工智能团队通过采用人工智能驱动的解决方案，尤其是监督学习法，成功将数字化版本电影中的裂缝和黑点移除。
他们制作的模型使用深度神经网络，为训练该模型，他们手动在胶片上添加裂纹和瑕疵。
在掌握了一些原始的、有残缺的胶片之后，该模型学会了如何消除瑕疵。
关于电影噪声，经典波兰电影《巡航》（Rejs）是一个例子。
了解神经网络对噪声发挥的作用：
https://www.facebook.com/watch/?v=355199718485959
这个例子清楚表明，即使是彻底损坏的原始胶片，神经网络也可以处理和修复，使其再现光彩。
当电影图像太暗、太模糊，人眼几乎认不出其中人物时，神经网络就会生成低质量预测。
如何将特别久远的电影转换成高清
类似的训练技术也被应用于可以提高老电影画质的神经网络。
训练目标是呈现老电影遗失的细节，将老电影的分辨率提升到高清级别。
这个过程最大的挑战在于重现细节，在过去，这几乎不可能实现。
由于技术发展，人们已经习惯于看高画质视频，让他们再去看低画质视频非常困难。
该模型训练方式是通过降低高清电影的分辨率，然后进行监督训练，从而呈现遗失的细节。
由于训练数据适用性广泛，该模型运行良好。
该人工智能团队可以降低任何电影的分辨率，为模型提供原始胶片，使神经网络学会如何伪造遗失细节并将其添加到电影之中。
人们对呈现老电影的高清版本有一个很大的误解，即认为神经网络可以发现原始版本中遗失的细节。
事实上，这根本无法找回，因为原始胶片上没有任何细节。
神经网络生成细节用的技术是Thispersondoesnotexist（人像生成网站）和类似生成对抗网络所使用的技术。
正因如此，原始胶片中充满了栩栩如生的细节，可实际上它们都是虚构的。
如果胶片要用于法医鉴定或详细研究，这可能会是一个挑战(或问题)。
但如果只是为娱乐或文化目的呈现电影，这种技术绰绰有余。
为老电影上色
另一个挑战来自制作经典电影的彩色版本，通过技术赋予老电影新生，让新观众看到它们。
这一过程长期以来都是由艺术家们负责，他们需要为每一帧上色。
第一部以此方式着色的电影是英国默片《奇迹》（“The Miracle”） (1912)。
因为有无数的彩色电影资源可以借鉴，所以只要训练集内容丰富，深层神经网络就可以大大减少为经典黑白电影上色的时间。
然而，上色过程并非完全自动化。
事实上，为黑白电影上色是一项艰巨的任务。
以迪士尼发行的《电子世界争霸战》（“Tron”）为例，该片用黑白胶片拍摄，然后由台湾Cuckoo’s Nest工作室的200名着色工和画家上色完成。
在选择颜色时，神经网络倾向于保守。
但这样也可能导致问题，比如神经网络有时会将水误认为一片草地。
它之所以这么做，是因为在电影中，以田野为背景可能比以湖泊为背景更为常见。
通过手动将彩色像素应用于单个帧，艺术家可以建议AI模型应该选择什么颜色。
在黑白电影中，人们无法确认演员所穿围巾或衬衫的真实颜色。
不过这么多年过去了，穿着颜色还重要吗? 尽管如此，神经网络还是采用了LAB色彩标准，利用亮度(L)来推测其他两个通道(A和B)。
转录和人脸识别
最后一个要点，转录对话可以使分析研究更为简单，对于语言学研究还是文化研究都是如此。
在人脸识别软件的帮助下，该解决方案可以将所有台词赋予给相应角色。
语音-文本转换功能可以处理声音并转录对话，而另一个神经网络则检查视频中的哪些人嘴唇在动。
在结合图像识别功能后，该模型既可以同步声音与字幕，又可以提供说话角色或演员的名字。
虽然生成的内容要受监督，但该模型仍大大减少了转录所需时间。
在传统方法中，转录至少需要录音以及之后验证的时间。
而机器能在几秒钟内转录一小时的电影。
总结
与其他方法相比，通过基于机器学习的技术来修复电影可以节省时间和精力。
其同时也在努力提高文化遗产保护的成功率，使老电影更具有现实意义。
在商业领域，机器学习已得到广泛认可，但对于满足文化和艺术的需求而言，机器学习技术还是十分新颖。
经典电影的修复和数字化使人们能够更方便地获得更多文化产品，并确保无论多久人们都可以欣赏到这些作品。
因此，多亏人工智能，未来几代人可以欣赏到更多过去的奥斯卡获奖电影。
