黑白照片喚不醒過去的回憶？那如果，它能變成彩色動圖呢？近日，獨立藝術家胡文谷借助人工智能技術（AI），將感動億人的電影《你好，李煥英》的主角李煥英的老照片復原為彩色動態影像，帶人們穿越時空，看到了一個生動美麗的李煥英，網友直呼“神奇”。

人工智能復原黑白照片給了人們回憶過去的感動，它的操作步驟也並不復雜。在“AI還原李煥英老照片動態影像”視頻中，胡文谷借助人工智能，在AI 色彩還原、AI 清晰度增強、臉部精修、手繪微調的幾步后，便“復活”了李煥英。

那麼，這一神奇的技術是如何實現的呢？

AI修復照片的步驟和背后的算法

一般情況下，修復照片主要有三大步驟——發現缺陷、修復缺陷和上色。因為胡文谷所還原的李煥英的照片並沒有明顯的破損，所以他展示的步驟主要是上色的步驟。發現缺陷和修復缺陷是一個“訓練”算法的過程，需要在大量圖片中標記缺陷和修復缺陷后才能建構起一個完善的算法模型，用於后續的自動修復。

為了方便大家學習，胡文谷公布了自己使用的開源項目——飛槳 PaddleGAN 和 DFDNet，其背后的GAN和DFDNet是人工智能修復照片的常用算法。

GAN，即生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks），其模型通過兩個模塊——生成模型和判別模型的相互“互動”達到生成圖片的結果。生成模型負責生成圖片，比如在給定一系列小狗的圖片后生成一張不屬於所給圖片中的小狗圖片。而判別模型則負責把生成模型生成的圖片和真實的圖片區分開。其“互動”過程類似於，生成圖片“試探”著生成一隻有三個眼睛的小狗，被判別模型“打回”后學會了“小狗不是三隻眼睛”這個事實。兩者的互動結果就是，生成模型最后可以生成“以假亂真”的圖片，使得判別模型無法將其與真實圖片區分開。

DFDNet，即深度人臉字典網絡（Deep Face Dictionary Network），其原理基於不同人的臉部四個成分——兩隻眼睛、鼻子和嘴巴是基本相似的，算法則可以通過對比大量不同的高清人臉圖像，構建出人臉成分的“詞典”。在使用時便可以進行“匹配”，就像查字典從首字母開始縮小范圍一樣，可以使用這個過程指導人臉修復。

AI修復照片算法的其他應用

人工智能修復老照片的技術不僅可以修復黑白、高糊、破損的照片，也可以曾經的黑白電影。其帶來的益處已不僅僅是“回憶過去”那麼簡單了。在使歷史細節復原的同時，其修復的不僅是照片，更是一種文化傳承。

隨著5G時代的到來，有了大數據和雲計算的“加持”，AI修復影片的技術甚至還可以用來對即時視頻進行實時地修復優化，解決畫面不清晰、抖動、噪音問題……多技術結合，可以帶來AI在安防、交通、醫學影像、影視拍攝、直播等行業的廣泛應用。（章宇璠）

指導老師：中國傳媒大學副教授於晗

專家：深圳智能思創科技有限公司總經理陳小明

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