栏目分类
探花 小宝 回答百年前的宇宙，AI 大牛将 1895 苍老电影转机为 4K 高清！
发布日期：2025-03-29 15:41 点击次数：52
《火车到站》是电影史上最着名的电影之一。该片由法国导演奥古斯特和路易·卢米埃拍摄探花 小宝，在那时达到了前所未有的质料水平。
今天，卢米埃尔昆仲的精品看起来充满颗粒状，轻侮，破旧。但一个名叫 Denis Shiryaev 的大神利用神经网罗本事，将这部经典电影晋升到 21 世纪的 4K 高净水平。
成人色情综合网这个升级版的视频让夙昔的宇宙变得活龙活现，火车的细节、穿着和乘客面部的暧昧细节也明晰可见。
1895 年的电影《火车进站》
1895 年拍摄的这部老电影经受了 35mm 面目胶片制作，由于那时的放映机由手摇进行驱动，其原始帧率概况在 16 帧到 24 帧之间。并且那时的胶片本事尚未熟悉，咱们不错看到画面景物皆是比较暧昧的。但经过了神经网罗的画面永别率增强和插帧之后，这部老电影获取了 4k～60fps 的画质。
《火车进站》电影原片 60 帧 4K 缔造版《火车进站》电影画面永别率增强
将老电影秒变 4K 高清，Shiryaev 又是奈何作念到的呢？ 实践上，他使用了 Gigapixel AI 的买卖图像剪辑软件，该软件内嵌私有的插值算法，不错将图像放大 600%，在分析图像的同期还能识别图像的细节和结构。
咱们知谈图像是由一格一格的像素构成的，单元英寸中所包含的像素点数越高，天然画面会愈加明晰。 庸碌高清是 1920×1080，总像素为 2073600，而 4K 高清是 3840×2160，总像素为 8294400，因此仅仅把庸碌图像晋升到 4K 高清，就需要非常补充 600 万个像素。 因此这里就需要插值算法，它基于左近的像素来测度新像素，时时的情势有最支配、双线性插值、双三次插值。最支配情势是利用与它们的最支配调换的神志填充空缺像素，它天然浅显而灵验，但会产生锯齿状、彰着像素化的图像。双线性插值需要更多的处理才能，但它不错左证最近的两个像素来分析空缺像素，并在它们之间产生梯度，从而使图像愈加明晰。双三次插值从其 16 个最支配像素进行采样。与原始图像比较，通过结合双线性和双三次插值的适度，图像不错准确着色，但仍然暧昧。 而这一进程，由 Gigapixel AI 利用深度卷积神经网罗来完成。正如它的产物页面先容的那样，它操纵了神经网罗，对千千万万对像片进行分析，来了解图片细节是怎么丢失的，算法会左证所学的学问在新图像中填充信息，灵验为像片添加新细节。 一般来说，神经网罗生成细节是东谈主像生成网站和雷同生成抵挡网罗所使用的本事。当向神经网罗披露一张东谈主脸的低永别率图像时，它会识别出这是一张脸，并向图像中的眼睛、鼻子和嘴巴填充正确的细节，让图片愈加明晰。正因为如斯，原始胶片才会充满活龙活现的细节。
视频插帧
料理了像素低的问题，还需要料理视频卡顿问题，因此 Shiryaev 还使用了 DAIN(Depth-Aware Video Frame Interpolation)这个软件，它不错对电影中的帧进行估量，然后插入视频中。 为了让老电影放映适度达到与 4K 相似的适度，Shiryaev 将满盈多的图像添加到电影中，而 DAIN 每秒会自动生成 36 个图像添加到电影中。
为电影上色
受 Shiryaev 视频的启发，有网友将他的视频中的一帧放到安卓的彩色图像应用门径中，来自动给图像着色。相似是利用神经网罗，从一堆彩色像片开动，将它们转机成丧祭像片，然后训练一个神经网罗来重建神志原稿。
不错看到树木是绿色的，砂石是棕色的，左右总共东谈主的外衣是玄色的。
AI 助力视频缔造
旧年，英伟达发布了一个叫 Super SloMo 的神经网罗，它能从庸碌的视频“脑补”出高帧率的画面，从 30fps 插帧到 240fps，即使减速 8 倍也不会感到卡顿。 这个名目使用深度神经网罗，对视频中缺失的帧进行估量并补全，从而生成联接慢速回放的适度。除此外，还能摈斥原视频中被装扮的像素，从而幸免在生成的内插中间帧里产生暧昧的伪象。
该论文的第一作家是本硕毕业于西安交通大学、现时在马萨诸塞大学阿默斯特分校读博四的 Huaizu Jiang。
第二作家 Deqing Sun 是英伟达学习与感知接头小组的高档接头员探花 小宝。
