AI 复原 100 年前的京城老视频，靠这三个开源工具

　　近日，一段百年前老北京城的影像被重新发掘，并在网络上迅速走红。这段视频由B站UP主大谷的游戏创作小屋利用AI技术修复，将一段1920年的黑白影像转换为高清彩色视频，并配以地方特色的背景音乐，生动地再现了百年前的老北京风情。

　　大谷介绍，这段百年前的黑白视频因年代久远，画质模糊，帧数低，分辨率差。为了提升视频质量，他使用了三款开源的AI工具进行处理。下面我们就来了解一下这三款常用的视频修复AI工具，感兴趣的朋友也可以尝试自己动手修复老旧视频。

　　首先，帧数（FPS）对视频的流畅度至关重要。低于30FPS的视频在播放时会出现卡顿现象，而高于60FPS则肉眼难以分辨差异。为了提高视频的流畅度，尤其是慢镜头下的效果，大谷使用了AI补帧工具DAIN。DAIN通过深度感知帧内插模型，在两个连续帧之间插入中间帧，从而提高视频的FPS。此外，大谷还使用了另一款AI补帧工具SUPER SLOMO，将原片30FPS的汽车甩尾镜头放慢8倍后，通过AI补帧技术将慢放后的视频维持在240FPS，流畅度显著提升。

　　其次，分辨率对图像的清晰度有直接影响。低分辨率图像放大后会出现“马赛克”现象，而直接采用普通插值算法进行图片放大则会导致图中物体边缘模糊。为了解决这一问题，大谷使用了ESRGAN超分辨率生成对抗网络。ESRGAN通过AI在图像超分辨率期间生成真实纹理，实现图像分辨率的提升。测试环境方面，需要先安装Pytorch扩展和PWCNet所需的Correlation包，并下载预训练的模型和Middlebury数据集进行测试。

　　最后，为了让黑白老视频变成彩色高清视频，大谷使用了DeOldify深度学习项目。DeOldify采用NoGAN这种新型的、高效的图像到图像的GAN训练方法，细节处理效果更好，渲染也更逼真。NoGAN训练结合了GAN训练的优点（好看的色彩），同时消除了令人讨厌的副作用（如视频中的闪烁物体）。目前，DeOldify有三种型号可供选择：Artistic（艺术型）、Stable（稳定型）、Video（视频专用）。测试环境方面，只需打开命令行并导航到要安装的根文件夹，输入相关命令即可开始使用。

　　想要自己动手修复老旧视频的朋友，现在就可以尝试使用这些AI工具了。