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熱搜第一!B站up主用AI讓李大釗陳延年等露出了笑容

新聞 人工智能
正是B站up主大谷利用AI技術,讓這些革命前輩在這個時刻,對屏幕前的我們露出笑容。

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本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

這條消息一度沖上微博熱搜第一:

AI修復讓李大釗陳延年們露出笑容。

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是一副怎樣的場景,讓網友們紛紛動容?

你看,這是李大釗和王盡美:

李大釗,就義那年,他38歲。王盡美,原名王瑞俊,病逝那年,他27歲。

這是陳延年和鄧中夏:

陳延年,犧牲那年,他29歲。鄧中夏,就義那年,他39歲。

面對此情此景,人民日報官方微博說:

你們露出微笑的那一刻,讓人感動不已。如今的中國,已如你們所愿!

而無數網友也被打動:

“誰踏上征途義無反顧,誰血肉之軀護山河永固”。

致敬每一位英雄,這盛世如你們所愿。

與偉人百年隔空對視

正是B站up主大谷利用AI技術,讓這些革命前輩在這個時刻,對屏幕前的我們露出笑容。

這背后有什么故事?我們與大谷進行了一次交流。

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量子位:為什么要做“讓他們露出微笑”這樣一個項目,初衷是什么?

大谷:這個項目其實就類似于一種(隔時空)對話和對視,可以讓老一輩們看看,現在的中國是否如他們所愿發展起來了。

中國逐漸地走向了富強,從那個年代那個時候是積貧積弱、百廢待興,到現在這個一個階段。這是非常不容易的,所以選了這個主題。

量子位:AI修復的意義和價值是什么?

大谷:我會把它定義成五分鐘彼岸的一個概念。

就是說,在這種紛繁復雜的現代社會中,可能抽個五分鐘去看一段古代的影像,或者以前的影響,看看當時的古人們是如何生活的,他們所思所想是怎樣的。

透過鏡頭互相對視,你看看我,我看看你,也許能引發一些不同的思考。

我修復的內容,更多是一個抱磚引玉的作用吧。也許就是100個觀眾里有那么一兩個通過這段影像對歷史、文化內容產生興趣,然后進入到歷史行業,讓更多人去了解到中國文化。

量子位:此次修復李大釗等偉人,是什么時候開始準備的?大概花費了多長時間?

大谷:這一期的修復工作是與人民日報進行的合作。我主要負責項目中AI修復的這一部分。由于時間比較緊張,差不多用了20-30小時來完成。

量子位:值此建黨100周年之際,有什么想對讀者說的話嗎?

大谷:仰望星空,腳踏實地,我們既遙望著星空的彼岸,也踏踏實實的往前邁進。

隨著科技的發展,越來越多的新技術會走進千家萬戶當中,我們也會繼承前輩們的精神,不斷上下求索,用自己所能來做對社會有意義的事情。

這次大谷修復的革命先輩笑容還包括:

夏明翰,就義那年,他28歲。向警予,就義那年,她33歲。

方志敏,就義那年,他36歲。趙一曼,犧牲那年,她31歲。

董存瑞,犧牲那年,他19歲。

攻打隆化城的戰斗中,危急關頭,他毫不猶豫地用左手托起炸藥包,右手拉燃導火索,高喊:

為了新中國,沖啊!

AI修復技術,再現了九位英雄的微笑,眼神中無不透露出堅毅與肯定。

燃,著實燃。

AI如何讓李大釗陳延年們微笑?

AI是如何讓李大釗、陳延年這些先烈們重展笑容?據大谷本人介紹,這次主要用的AI項目是:

  • GPEN;
  • RIFE;
  • DeOldify、Deep Exemplar based Video Colorization;
  • Artbreeder;
  • Topaz Labs。

大谷這次修復人臉照片主要使用了阿里的開源項目——GPEN,用于臉部高清增強。

GPEN不僅能讓老照片里模糊的人臉變清晰,還能將黑白人物照轉成彩色照片。

GPEN全稱GAN prior embedded network,也就是GAN先驗嵌入式網絡。

簡單來說,就是將GAN先驗網絡嵌入到深度神經網絡(DNN)中,并從中進行微調。

可以看到,GPEN模型明顯優于其他的修復人臉的GAN模型。

RIFE,是曠視和北大提出的一種實時中間流估計算法。

用于視頻幀插值,能夠改善偽影、讓視頻更絲滑。

DeOldify、Deep Exemplar based Video Colorization,這兩項技術,用于圖像上色。

DeOldify,基于NoGAN技術,保證視頻著色的穩定性,例如,視頻中的同一件衣服,不至于轉換成多種顏色。

還有Deep-Exemplar-based-Video-Colorization,來保證著色時間的連貫性與穩定性。

還有用于臉部生成的Artbreeder

在Artbreeder上,用戶可以通過調整滑塊,來創建不同風格的人像、動畫。

以及用于超分的Topaz Labs,基于于機器學習技術和trimap技術,增加照片的分辨率,補充像素細節。

提供添加蒙版,AI色彩、細節增強,AI降噪,無損失放大等功能。

熟悉大谷的旁友們都知道,此前他就曾有過很多AI修復的作品,包括百年北京vlog等。

前幾天,就用這些技術也小試牛刀,修復了上世紀30年代梅蘭芳昆曲《刺虎》片段

所謂顧盼生姿,不外如是:

隨便截幾幀,便是經典:

 

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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