人工智能 720p(人工智能电影)

Mark wiens

发布时间:2022-09-01

人工智能 720p(人工智能电影)

 

出品:科普中国

制作:荆博

监制:中国科学院计算机网络信息中心

最近,一段由AI修复的纪录片"100年前的北京晚清影像"在社交平台上火了。通过AI技术,100年前的北京从黑白到彩色,活灵活现地呈现在大众面前。

原片和修复之后对比效果图 图片来源:大谷Spitzer微博视频

其实,类似的影像修复技术早已应用在了老电影的修复上,比如《泰坦尼克号》、《海上钢琴师》、《美丽人生》等,当这些经典被重新搬上荧幕时,观众看到了曾经的岁月,导演看到了致敬,院线看到了票房,片商看到了一条新路……

这些都是基于对胶片电影的修复技术,修复过程是怎样的呢?

物理修复——给胶片洗澡再穿上新衣

为了将这些胶片电影修复成数字电影,第一步要对胶片进行清洗和物理修复。从胶片本身来看,无论是上世纪60年代之前堪比汽油弹的硝化纤维胶片,还是后来发明的醋酸纤维安全胶片,都对高温、光照极其敏感,因此对于储存环境有很高的要求。但遗憾的是,胶片本身就是在高温、高光、运动的环境下放映的,可以说每一次放映对于胶片都是砥砺自身的考验。所以,除了储存不当可能带来的伤害,单纯经过多次放映也会使胶片出现暗点、亮点、划痕、噪波等问题。

那么物理修复是如何拯救这些受损胶片的呢?

答案很简单,把多出来的洗掉,把坑填上就行。

胶片物理修复原理 图源:作者自制

互联网小常识:备份方法从备份模式来看,可以逻辑备份和物理备份,从备份策略来看可以分为完全备份、增量备份和差异备份。恢复速度由快到慢是完全备份,差异备份、增量备份。备份文件由多到少为完全备份、差异备份、增量备份。

胶片上有灰尘或局部的感光物质增多,会使胶片透光性降低,形成"多出来"的暗点,而通过使用专业的清洗剂清洗胶片,就能去除表面的灰尘及污染物。反之,胶片上的划痕或腐蚀的凹坑,会增大透光性,干扰光的传播路径,影片就会出现亮点,而将修复液均匀涂覆于胶片的乳剂层和片基层表面,就可以修复亮点。

原理不复杂,但找到一种合适的修复液并不容易,它不但需要与胶片有相同的折射率,使之在成膜后不至于反射光线,而且要有良好的兼容性和流平性,需要在1分钟内干燥成平整光滑、颗粒均匀的膜。

△物理修复影片效果对比 图源:贾砚婷,侯莹,常洪洋.一种新型胶片划痕修复液的研究[J].现代电影技术,2015(08):35-39.

经过物理修复的电影胶片,片基层和乳剂层的抗划伤力和耐磨性都会有所提升[1],但物理修复同样有自己的局限——它是一种破坏性修复。物理修复基本上只能进行一次,而且修复可能会对电影胶片的光学密度、色彩平衡等产生有害影响[2],这就需要接下来继续对影片进行数字修复。

自动修复——一种不需要人工智能技术的"人工智能"

当数字电影技术开始普及后,胶片电影的修复就不局限于物理修复,在当前的胶片电影修复工程中,物理修复只是整个工程中的第一步,之后,影片会通过扫描或转换进行数字化,再进行数字电影的自动修复和人工修复。在成熟的公司中,电影胶片数字修复的大量工作主要是由自动修复完成的,人工修复更多的是发挥监督和审定作用。

电影胶片数字修复流程 图源:徐进. 电影胶片数字修复关键技术研究[D].上海交通大学,2009.

说起自动修复,大家自然会想到现在风头正劲的视觉识别和深度学习,但数字电影自动修复应用的时间远比深度学习成熟的时间更早。依靠人视觉识别胶片电影存在的缺陷不困难,但工作量巨大,似乎应用AI识别是一个非常不错的方案,但电影并非由毫无关联的一帧帧照片组成,识别的方法显然可以更精妙些。

胶片电影两帧之间的图像是非常接近,拍摄的图像在两帧中有些一样的,有些仅会发生不大的位移,但基本上前后两帧之间的图像有对应关系。而出现的噪点则是随机的,不仅可以识别它们,还以依靠前后两帧的内容将其修复出来(如下图中三帧图像都出现了白色的噪点,但位置无规律性的关系)。

互联网小常识:网络关键设备选型的基本原则是:a、选择成熟的主流产品,最好是一家厂商的产品。 b、主干设备一定要留有一定的余量,注意系统的可扩展性。c、对于新组建网络一定要在总体规划的基础上选择新技术、新标准与新产品,避免因小失大。

待修复电影中前后三帧 图源:周磊. 电影胶片修复及噪声处理关键技术的研究[D].上海交通大学,2008.

因此只要找到对应的函数关系,就能让计算机在无需知道图像内容的情况下,直接识别判断哪些内容并非影片原有的内容,从而进行自动修复。

影像增强技术在修复胶片电影中的应用

进行发行的商业化修复版电影的制片方会寻找可以利用的母带片源直接进行数码扫版,进而得到高码率的数字电影。但当母版片源因为年代太早、遭到破坏等种种原因而解析度很低时,就需要数字影像增强技术再对影片进行修复。

数字影像增强技术最初应用于航空航天遥感影像上,因为航空航天拍摄条件不可控,拍摄过程中影响结果的因素很多,拍摄成本又高,所以技术人员不得不从结果想办法,因此发明了数字影像增强技术。

后来这项技术被广泛应用到很多与视觉相关的行业领域,影片修复就是其中之一。但与其重要性和应用范围不匹配的是,这项技术的发展并不顺利,研究出的算法不多且有局限。而随着深度学习,数字视觉增强技术的瓶颈开始出现松动,预计不久的将来可能会有更大的突破。

目前在利用低分辨率电影生成高分辨率电影时,除了可以利用算法抵消原来影片产生的模糊和噪声,提升影片的视觉效果外,还可以使用电影未发行剪辑的其他原始资料进行"移花接木提升法";或者通过全新拍摄、特效合成做旧进行"无中生有提升法"。但这两种方法因为对原作内容的更改而颇受争议。

提升电影观影体验的另一个方向,就是提升电影的听觉内容,音频内容的增强要比视频简单的多,最主流的做法就是提取激化人声内容,重做环境等声音要素的音轨等。

胶片摄影或许会被取代,但影片修复将为其带来新生

我们在网络上看的老电影清晰度很低,但这并不是因为胶片电影本身清晰度不够。事实上,因为光直接作用于胶片上的感光物质,胶片在解析能力上不输于现在主流的数码摄影器材,同时,胶片的生产工艺也在不停进步,乳剂工艺和微晶工艺一直提升,因而胶片能达到的清晰度远超我们想象。

真正会对通常看到的胶片电影的清晰度产生影响的是胶片的转换。作为一种模拟数据载体,胶片的复制每次都会损失一半左右的解析度,而一部胶片电影从拍摄到发行,至少要经历母版负片、翻正、翻底、标准复制四次数据转换复制。一般来说,工业电影中使用的胶片尺寸多为35mm,其清晰度在4k-6k之间,在四次转换复制后,公开发行版的清晰度在早期大致在720P的水平,与现在的高清电视节目的清晰度差不多,而后期的高质量胶片则可以达到1080P。但是,在早期发行的电影中,载体多为VHS录像带,VCD和DVD,那么在模拟转数字,再转成适合网络播放的流媒体数据格式后,影像的清晰度会进一步降低,多在480P或者更低,这个清晰度就是在网上经常可以免费看到的高糊画质。

常见视频分辨率 图源:作者自制

最终,某种程度上,数字电影还是打败了胶片电影。数字电影的数字格式可以无损处理,极大简化和规范电影工业中的制作流程。更重要的是数字电影可以节约大量的成本,因为一旦具备同样的分辨率,数字摄像机消耗的只是电量,而胶片摄像机消耗的是真正白花花的银子。

图源:作者自制

因此胶片电影的修复也就具有了更独特的意义。我国胶片电影修复时间不短,但发展水平不高,商业化程度低。随着近些年经济的发展和对文化遗产的重视,以国家机构为首开始进行了一些尝试和创新。2006年,国家投入2.8亿元,专门用于电影修复,计划在5年内,完成对5000部国产老电影的第一期数字化修复,其中97%的影片进行以数字化为主的普通修复,3%亟待抢救的珍贵影片则在数字化的基础上进行精致修复。从2019年开始的4K影响修复工程,计划在3年内修复老电影130部,发行4K电影35部,培养100名修复师。

除此之外,一些商业和民间非商业的尝试也逐步开始,除了像电影发行公司和视频网站,还有一些公益机构参与其中,都获得良好的反响。未来,将有更多精彩的胶片电影以另一种方式与更多的观众碰面,相信经过修复的电影会给我们带来不一样的感受。

参考文献

[1]贾砚婷,侯莹,常洪洋.一种新型胶片划痕修复液的研究[J].现代电影技术,2015(08):35-39.

[2]李铭.与《一种新型胶片划痕修复液的研究》一文的作者商榷[J].现代电影技术,2015(11):59-60+63.

文章仅代表作者观点,不代表中国科普博览立场

互联网小常识:VTP有三种工作模式:VTP Server 、VTP Client和VTP Transparent.Server一般一个域中只有一个。用于设置因此不需要学习VLAN信息,Transparent相当于一个独立交换机不参与VTP工作,Client不能建立、删除或修改VLAN,它只能从Sserver学习VLAN配置。

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