黑白照片唤不醒过去的回忆？那如果，它能变成彩色动图呢？近日，独立艺术家胡文谷借助人工智能技术（AI），将感动亿人的电影《你好，李焕英》的主角李焕英的老照片复原为彩色动态影像，带人们穿越时空，看到了一个生动美丽的李焕英，网友直呼“神奇”。

人工智能复原黑白照片给了人们回忆过去的感动，它的操作步骤也并不复杂。在“AI还原李焕英老照片动态影像”视频中，胡文谷借助人工智能，在AI 色彩还原、AI 清晰度增强、脸部精修、手绘微调的几步后，便“复活”了李焕英。

那么，这一神奇的技术是如何实现的呢？

AI修复照片的步骤和背后的算法

一般情况下，修复照片主要有三大步骤——发现缺陷、修复缺陷和上色。因为胡文谷所还原的李焕英的照片并没有明显的破损，所以他展示的步骤主要是上色的步骤。发现缺陷和修复缺陷是一个“训练”算法的过程，需要在大量图片中标记缺陷和修复缺陷后才能建构起一个完善的算法模型，用于后续的自动修复。

为了方便大家学习，胡文谷公布了自己使用的开源项目——飞桨 PaddleGAN 和 DFDNet，其背后的GAN和DFDNet是人工智能修复照片的常用算法。

GAN，即生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），其模型通过两个模块——生成模型和判别模型的相互“互动”达到生成图片的结果。生成模型负责生成图片，比如在给定一系列小狗的图片后生成一张不属于所给图片中的小狗图片。而判别模型则负责把生成模型生成的图片和真实的图片区分开。其“互动”过程类似于，生成图片“试探”着生成一只有三个眼睛的小狗，被判别模型“打回”后学会了“小狗不是三只眼睛”这个事实。两者的互动结果就是，生成模型最后可以生成“以假乱真”的图片，使得判别模型无法将其与真实图片区分开。

DFDNet，即深度人脸字典网络（Deep Face Dictionary Network），其原理基于不同人的脸部四个成分——两只眼睛、鼻子和嘴巴是基本相似的，算法则可以通过对比大量不同的高清人脸图像，构建出人脸成分的“词典”。在使用时便可以进行“匹配”，就像查字典从首字母开始缩小范围一样，可以使用这个过程指导人脸修复。

AI修复照片算法的其他应用

人工智能修复老照片的技术不仅可以修复黑白、高糊、破损的照片，也可以曾经的黑白电影。其带来的益处已不仅仅是“回忆过去”那么简单了。在使历史细节复原的同时，其修复的不仅是照片，更是一种文化传承。

随着5G时代的到来，有了大数据和云计算的“加持”，AI修复影片的技术甚至还可以用来对即时视频进行实时地修复优化，解决画面不清晰、抖动、噪音问题……多技术结合，可以带来AI在安防、交通、医学影像、影视拍摄、直播等行业的广泛应用。（章宇璠）

指导老师：中国传媒大学副教授于晗

专家：深圳智能思创科技有限公司总经理陈小明

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