AI修复：让老旧照片“复活”

湖南日报 2021-07-14 14:28:21

湖南日报·新湖南客户端记者周阳乐

通讯员李诗田

引子

6月30日，“AI修复让李大钊陈延年们露出微笑”话题登上了热搜。网友们一边感叹看到了真实的革命先辈，一边对AI修复技术感到好奇，到底采用了什么办法让黑白照片变成彩色、动态的呢？

随着各种图片和视频的编辑软件越来越多，我们想当然地以为影像修复是一很容易操作的事情，只要把资料拖拽到一个对话框内，就能实现一键优化。其实，专业的影像修复是个AI计算的大工程。

影像修复采用的主要技术是AI图像超分辨率技术，即输入低分辨率(黑白)图像，AI算法通过学习，能够对输入图像中的高分辨率细节进行高质量地重建。

这个工作量是什么概念？如果说要把一张普通高清图片提升到4K高清，就需要额外填充600万个像素。不仅如此，还需要弄清楚如何显示这些额外的像素，这就是AI图像超分辨率算法的用武之地，它能基于图像的特征来估计图像中的高分辨率细节。

然而，这个过程并非一蹴而就，AI修复照片通过一种叫做生成对抗网络的深度学习技术来完成，这其中暗藏着反复地对抗和博弈。生成对抗网络是什么？又是谁与谁在对抗？

生成对抗网络的主要结构包括生成器和判别器，我们可以把生成器比作一个造假团伙，而判别器则是一名鉴定师。

“鉴定师”自然见多识广，提前对很多图片中常见场景与人物进行记忆、学习与分析，记忆这些关键元素的颜色，如天空、人脸、衣服、建筑物等。

“造假团伙”制作的赝品被送至“鉴定师”处鉴定，“鉴定师”一眼发现瑕疵便判定为赝品。“造假团伙”不放弃，改进瑕疵制作二代产品。由此往复，“造假团伙”不断提升自身水平以达到让赝品以假乱真的效果，同时“鉴定师”的鉴定能力也不断提高。这样一来，在生成器和判别器的反复较量中，图片的真实性就越来越高了。

除了填补像素，AI修复技术还能实现着色、补帧等效果。

同样是利用深度神经网络学习，AI可以对不同语义内容在不同灰度下对应的色彩信息分布进行分析，进而可正确判断出树木是绿色、砂石是棕色以及路人衣服的颜色。为了让画面“动”起来，AI利用生成对抗网络在关键帧之间进行“想像”，产生自然真实的动态帧，并把这些“想像”出来的帧插进去，使之达到每秒60帧的速率，不出现视频卡顿等现象。

这次让李大钊、陈延年等革命先辈在建党百年的重要时刻重展笑颜，就是灵活运用了多项AI项目。修复过程中，首先将模糊的面部变为高清并转成彩色，并根据史料通过手绘精修使人物笑起来，再补帧让照片中人物的动作更为流畅，最后做出还原皮肤质感的效果。

（科学指导：湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室副教授江沸菠）

责编：陈龙

来源：湖南日报

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