影史第一片《火车进站》秒变4K高清 黑白也能变“彩电”

　　最近，一位国外的YouTuber利用神经网络技术，将1895年拍摄的纪录片《火车进站》进行了增强处理。这部仅45秒长的短片，由路易·卢米埃和奥古斯特·卢米埃在法国一沿海城市拍摄。

　　这部短片采用35mm格式胶片制作，由于当时的放映机由手摇驱动，其原始帧率大约在16帧到24帧之间。由于当时的胶片技术尚未成熟，画面景物较为模糊，火车在驶来的同时带有明显的拖影。但经过神经网络的画面分辨率增强和插帧处理后，这部老电影获得了4K至60fps的画质。如果不是电影的黑白画面和胶片电影独有的画面抖动，其画面流畅度和清晰度几乎可以与现在的智能手机相媲美。

　　这部影片的修复工作由一位名叫Denis Shiryaev的男子完成，他使用了Topaz实验室的Gigapixel AI以及DAIN图像编辑应用程序。在修复过程中，他不仅将镜头提升至4K，还将帧率提高至每秒60帧。经过Gigapixel AI的渲染和DAIN的帧插补技术处理后，这部短片几乎达到了与现代电影相同的观影效果。

　　Gigapixel AI软件内嵌了专有的插值算法，能够在分析图像的同时识别图像的细节和结构，即使将图像放大600%，也能使图像更清晰。而DAIN（Depth-Aware Video Frame Interpolation）则可以对电影中的帧进行预测，并将其插入现有视频之中。为了在这段1896年的视频中达到与4K同样的效果，Shiryaev为电影填充了足够多的图像，从而将“图片放映”提高到了每秒60帧。

　　此外，基于同样的AI技术，神经网络还可以将一堆彩色照片转换为黑白，然后再训练它重建彩色原稿，这样就可以把黑白电影转换成彩色。这种技术已经在一些实验中得到了验证。

　　另一方面，深度感知视频帧内插（Depth-Aware Video Frame Interpolation）技术也已经在学术界和工业界得到了广泛应用。早在2019年，此项技术的相关论文就被收录到CVPR 2019，相关算法也已经开源在Github上。这种技术不仅能够提高视频的帧率，还能在处理遮挡区域时取得更好的效果。

　　总的来说，利用深度学习技术进行电影修复已经取得了显著的成果。这种技术不仅可以提高电影的画质和帧率，还能节省大量的时间和精力。未来，随着技术的不断发展，我们有望看到更多经典老电影以更清晰、更流畅的形式重现大银幕。