超神经HyperAI · 2019年09月20日

4K高清彩色开国典礼上映:技术加持之下,历史不会褪色

场景描述:在今日上映的电影《决胜时刻》中,经过了 4K 修复的高清史料,将会和全国人民见面。这段来之不易的资料,是创作者们经历了繁重的修复工作得来。电影修复究竟是怎么一回事,AI 在这个过程能带来什么帮助?
关键词:电影修复 图像处理
今年正值祖国成立 70 周年,如果有一段影像,能够让我们看到高清彩色的开国典礼,想必会让无数人热泪盈眶。

这并不是拍脑门的想象,这段经过 4K 修复的高清史料,将出现已于今日上映的电影《决胜时刻》中。

先来看一下修复后的实际效果:

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  • 图片来源:微博@电影决胜时刻

再对比一下:

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电影讲述了 1949 年领导人进驻香山,筹划建立新中国的历史,被高清修复的开国典礼只是作为一个史料片段

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据电影制片方爆料,这段材料来自于俄罗斯的一段彩色纪录片,但由于年代久远,画质模糊,色彩失真。

而经过了复杂的 4K 修复工作之后,最终呈现出这般惊人的效果,让今天的我们,都能有幸目睹 70 年前开国典礼的情景。

让我们重见经典的技术:电影修复

我们之所以能够见到如此清晰的历史影像,都得益于一项称之为「电影修复」的技术。

修复也被称为重制,通常是指利用技术手段,将胶片等老电影转移到新的载体上,以实现更高的清晰度和观感。

通过使用修复、降噪、补光、调色等技术,最终复原老电影的影音品质。而 4K 和 2K 等名称,则是根据分辨率制定的修复标准。

电影问世的一百多年里,其制作和拍摄手法,一直在不断地改进。比如早期胶卷的材质更新、默片到有声电影、再从黑白到彩色、数字影片的出现,直至现在的 IMAX-3D,这些工艺的变革,都推动着电影向好的光影呈现发展。

随着胶片电影退出舞台,历史上早期的胶片电影也正在被时间所淹没,由于技术缺陷、保存意识不足等原因,一部分已经丢失,另外一些画面受损,画质已达不到放映的要求。

为了让经典的老电影不被遗忘,在荧幕上重现绽放出光彩,技术修复成为了最后的稻草。

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  • 电影修复前后的对比

2006 年,国家启动了「电影档案影片数字化修复工程」,投入大量资金,推进中国 4 万部老电影胶片的数字化修复、存档工作。

但电影的修复是一个复杂的工程,一般修复时间为几周到几个月,最长的甚至要花费两年。按照这样的修复速度,一些胶卷电影可能等不到被修复的那一天。

所以,新的修复工艺和技术纷纷出现,AI 也当仁不让地加入这一行列,为电影修复做出贡献。

电影修复艰难,人力跑不过时间

通过修复技术,许多老电影,视频资料都以更清晰的形式呈现,比如《乱世佳人》《大话西游》,甚至是动画电影《龙猫》,都引起了极大的反响。

但其实在电影修复的背后,是一项浩大的工程。首先要经过物理修复,清除胶片的杂质,然后把胶片素材数字化,再展开数字修复,对电影画面进行逐帧修复。

而电影胶片的损伤主要有六种类型:脏点、划痕、噪波、霉斑、抖动、闪烁。电影修复实际就是去消除和矫正胶片上问题,要特别注意还原胶片原始的质感。

电影修复最新的例子,就是国庆档影片《开国大典》,它的 4K 修复版已经排上了档期。

这部经典的影片上映于 1989 年,30 年后,当初的高水准制作已跟不上现在的画质需求。

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  • 4K 修复的《开国大典》创造和修复团队

经过 4K 修复后,《开国大典》呈现的效果喜人,但导演李前宽却感叹到电影修复的艰难,他表示:「此次修复工作量巨大,修复团队需要将 24 万帧画面一帧一帧地修复。」

而且修复最大的挑战,是来自影片中 72 个历史资料镜头,这些虽然只有十分钟,但倾注了 600 人的心血,花费了整个修复团队 70% 的时间。

由此可见,纯靠人力的修复是一个艰难的过程。所幸的是,随着技术的发展,AI 已经在电影修复方面,带来了质和量的提升。

国外:Deepsense AI 修复《乱世佳人》

一家叫 Deepsense AI 的公司,在最近就用 AI 修复了经典佳片《乱世佳人》。他们利用卷积神经网络和图像识别,让此类老电影重现光彩。

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  • 经过修复之后,清晰度有了明显的提升

经典电影通常以低分辨率拍摄,随着时间的推移,原始胶片会变得老化,画面中充满噪声和裂纹。所以要对老胶卷进行消除失真的处理。

Deepsense AI 团队利用机器学习算法,解决了胶片自动修复为高清数字板式的问题。他们还通过采用监督学习方法,将数字化版本电影中的裂缝和噪点移除。

而方法的原理在于,基于深度神经网络,通过降低高清电影的分辨率,对模型进行监督训练,让 AI 学习呈现出被模糊掉的细节。

此外,为了训练模型,研究人员还手动在胶片上添加裂纹和瑕疵,并结合原始有残缺的胶片的图像,该模型学会了如何消除那些瑕疵。

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  • 电影《乱世佳人》剧照

而对于损坏严重的原始胶片,神经网络也可以处理和修复。当画面中的图像太暗、太模糊,难以辨认知识,网络可以生成低质量的预测。

这些方法成功地完成了老电影画面的高清修复,经典的老电影也得以清晰地呈现在观众眼前。

国内:「神思」系统修复《厉害了,我的国》

在国内,也同样有团队致力于用 AI 进行电影修复。

比如中影数字制作基地研发的「神思」AI 图像处理技术,就对电影《厉害了,我的国》进行了画面修复,打造了一部高质量的纪录片。

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  • 电影画面修复对比

这部记录片的素材,取材于早期的六集纪录片《辉煌中国》,所以视频原是为电视机打造,分辨率低而且画质很糟。

而要在影院上映,需要将 720×576 分辨率的小屏幕,做到影院 2K 甚至更大分辨率的大银幕上,画面中的缺点和问题都被放大。

为了解决这个问题,中国科技大学技术团队和中影基地合作,搭建了除了「神思」,并经过几十万段视频、几百万张图片训练,让 AI 学会了自主修复视频。

他们利用深度学习算法,采用对抗式生成网络 GAN、DenseNet、CycleGAN 网络等技术,搭建了这套系统。

整个框架由分辨率提升画质增强处理单元、标清图像去场处理单元、图像数字修复处理单元三大模块构成。

而系统的亮点则在于,针对图像处理的不同问题进行了大量的素材训练,并利用神经网络最大限度追求图像质量,对大批量画面素材进行自动处理,还通过创建循环网络,来提高系统计算效率和稳定性。

通过这些技术的应用,「神思」系统每天可以处理上万帧,甚至百万帧级别的图像。最终,他们在四个月内,处理了《厉害了,我的国》超过三十万帧的低清图像素材。

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  • 神思也被用在其他电影的修复上

期待 AI 让更多老电影绽放光彩

在电影修复上,AI 技术的应用,除了让我们再次看到老电影的高清呈现,也大大提高了效率,解放了人力,原本繁重的劳动也变成了近乎「一键式」的操作。

除了文中所列举的画面修复之外,AI 在电影的声音修复、黑白电影上色、画音同步方面,也都做出了不错的成绩,帮助老电影重焕新生。

但从另一方面来说,电影修复也不能完全依赖于技术。AI 目前所做的都是画面或者声音上修复和强化处理,而电影还有艺术的成分,要修复到什么程度,还要靠人工去把握,算法暂时还不能掌握分寸。

在行业内,电影修复的最高境界是「修旧如旧」,在提高画质的同时,如何保留老电影本来的味道,也许是 AI 还要努力的方向。
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