AI技术加持高清彩色开国典礼，庆祝建国70周年，历史永不褪色

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来源 | HyperAI超神经（id：HyperAI）

场景描述：在最近刚刚上映的电影《决胜时刻》中，经过了 4K 修复的高清史料，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，出现在刚上映的电影《决胜时刻》中。

先来看一下修复后的实际效果：

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。