大谷新作！AI复原泰戈尔：世界以痛吻我，要我报之以歌

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??新智元报道??

来源：B站

编辑：yaxin 霜叶

当近百年前的黑白影像披上了色彩，它的历史意义会不会多一层呢？

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近日，一段泰戈尔1930年演讲珍贵影像被AI修复还原。

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原片来自南卡罗莱纳大学胶片影像库MIRC。

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这是一段泰戈尔1930年5月5日在巴黎对美国的演讲，也是泰戈尔现存仅有的几段有声影像之一。

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「上色」后的泰戈尔还真比想象中白了不少。

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网友调侃道，「泰戈尔这口英语是咖喱味儿吗」

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英语虽是咖喱味儿的，却丝毫不影响我看得津津有味儿。

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泰戈尔说：「世界各国之间的距离，无时无刻在缩小。」

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我想说，感谢AI, 我和您的距离也在缩小。一百年后的迷弟迷妹们， 也能够看到「太爷爷」的音

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容笑貌，不得不说是AI在鼓励我挥起魔法棒。

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不愧是伟大诗人，深邃眼眸带着锐利眼神，冉冉长须，一袭长袍风中飘飘，是不是时不时散发着

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文青专属的飘飘仙气呢？

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不愧是伟大诗人，他的一言一语，都无不透露着，他对世界大地爱得是那般深沉！

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视频末，大谷还将泰戈尔全家福照片进行了上色，简直栩栩如生。

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那这个视频的修复，背后究竟使用了怎样的技术呢？

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大谷介绍道，「延续上一期的技术流程，我使用了RIFE，Deep-Exemplar-based-Video-Colorization，GPEN等一系列人工智能项目。声音我也做了一下修复处理。」

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其中RIFE是一个实时视频插帧方案，能实现老旧影像对高帧率的需求。

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另外，在此大谷还经常使用的另一个补帧项目是DAIN。

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第二个他提到的项目是：Deep-Exemplar-based-Video-Colorization。

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这来自一种结合了图像检索与图像着色的模型。该模型首先会从大量参照图像中检索和灰度图相似的图像，然后再将该参照图像的配色方案迁移到灰度图中，实现了非常好的着色效果。

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GPEN（GAN prior embedded network，GAN先验嵌入网络）是2021年的新晋开源项目，由国人打造，对亚洲人像还原效果更为出色。

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结果表明，其效果明显优于最先进的严重损坏的人脸图像复原（Blind face restoration）方法。

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还有DeOldify：DeOldify 使用了NoGAN 进行训练，NoGAN对于获得稳定和丰富多彩的图像是至关重要的。

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NoGAN 训练结合了 GAN (美妙的着色)的好处，同时消除了副作用(如视频中的闪烁对象)。

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视频渲染使用孤立的图像生成，没有天际任何时间建模。

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大谷除了利用这些开源的AI模型，还结合了高超的后期技巧，百年前的老北京生活、上海时装秀才能栩栩如生地出现在人们面前。

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下一次，你期待谁被复原呢？

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参考资料：

https://b23.tv/NQhcCm

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