清朝人如何變戲法？帶你來看AI修復(fù)的1904年老電影（滑稽慎入）

清朝人如何變戲法？

變的都是些什么？

近日，AI修復(fù)上色了一部1904年拍的中國人變戲法的百年老電影。

來看看老電影里的中國戲法是怎么變的。

首先，一位“中國”戲法師舉著油紙傘扇著扇子、邁著輕快的小步快速登場，晃悠好幾圈之后開始“施法”，biu，一張凳子，biu，又變出一張凳子。

接下來，收傘扔一邊，撿起登臺時掉地上的扇子，biu，舞兩下又變出一把油紙傘。

下面，邪門的要來了：

只見戲法師小傘一揮，兩燈籠變金毛！抱著大金毛摸兩下，狗子立馬變女人！還是穿著和服的“日本女人”……

這給戲法師忙活的。

后來他又搞了兩個紙箱子，變兩個人交換位置的戲碼，動圖就不貼了，感覺越來越有西方魔術(shù)那味了。

另外，紙箱上面的字，是模仿的中國字嗎？我怎么一個都不認識。

外國人模仿中國戲法的魔幻電影

一路看下來，是不是覺得這戲法變的，滑稽中帶著一點怪里怪氣？

清朝/古代中國人是這么變戲法的嗎？

難道不應(yīng)該表演一段吞劍、三仙歸洞、仙人摘豆、……嗎？

事情這樣的，這部電影叫《清朝，中國魔法師》（Le thaumaturge chinois ），是法國明星電影公司老板喬治.梅里愛拍的。

劇中都是外國人模仿中國戲法，而且不是真的變魔術(shù)，是魔幻電影，用的“停機再拍”手法。

所以大家看得才這么奇怪：

一開始登場的魔術(shù)師的造型就看著很別扭，留著長辮子，穿的服裝卻有點不像漢服，而大變活人變出來的女人穿著和發(fā)型打扮可以說就是相當(dāng)日式了。

整個就是一“滿日”結(jié)合。

說明當(dāng)時的外國人對中國乃至東方的認知還是模糊的。

布景細看也奇怪，那棟牌樓看著像中國風(fēng)，上面印著卻只是看著像方塊字的豎牌匾，后面的橋就更奇怪了。

日本明治風(fēng)嗎？

魔術(shù)師手里的油紙傘感覺也不太像樣。

好在原版電影的配樂還有點中國味。

給大家截取一個原版片段：

別的不說，AI修復(fù)過后的視頻確實看起來舒服了很多，畫面噪音都沒了。

AI修復(fù)讓老片變流暢、清晰、有顏色

近幾年來，AI修復(fù)上色老影像層出不窮，比如此前大火的修復(fù)古董紀錄片還原20年代的老北京生活、修復(fù)上海民國名媛時裝展影像、《我的祖國》MV變4K高清彩色等。

他們用到的技術(shù)都差不多。

一般修復(fù)老影像工作包括插幀、提升分辨率、上色這三個步驟。

插幀是為了讓老片的幀數(shù)至少達到24fps（人眼看視頻不卡頓的下限），畫面看起來才能連貫、流暢。

通過分析相鄰兩幀的差異和運動軌跡來產(chǎn)生中間幀。

先進的算法比如英偉達開源的Super SloMo，從30fps插幀到240fps，即使放慢8倍也不會感到卡頓。

而上海交通大學(xué)開源的DAIN算法，比英偉達的效果更清晰、幀率更高，可以把30fps進一步插幀到480fps。

提升分辨率就是對圖片降噪去顆粒，增加像素細節(jié)，讓看起來像打了馬賽克的畫面變清晰。

用的是超分辨率（Super-Resolution，SR）技術(shù)，傳統(tǒng)的超分辨率分成以下三方面：基于插值、基于重建、基于學(xué)習(xí)（非深度學(xué)習(xí)）。

基于插值的方法很常用，和上面說的插幀想法類似，估計每個新像素要顯示什么內(nèi)容，需要基于它們周邊的像素。常見以下三種：

1、最臨近插值法：簡單但效果一般，利用與其最近鄰相同的顏色填充空白像素。但結(jié)果是一個鋸齒狀、明顯像素化的圖像。
2、雙線性插值法：基于最近的兩個像素來分析空白像素，并在它們之間生成一個梯度，圖像會清晰不少。
3、雙三次插值法：會對其16個最近鄰像素進行采樣，著色變得精確，但仍然存在圖像模糊的問題。

可結(jié)合雙線性插值和雙三次插值使用。

除了上面三種基于插值、重建和學(xué)習(xí)（非深度學(xué)習(xí)），還有基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率技術(shù)，如SRCNN、EDSR等。

提高了老影像的流暢度和清晰度，就差上色了。

上色需要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練一堆彩色照片，將它們轉(zhuǎn)換成黑色和白色，然后對我們要操作的行圖像進行分割和識別，然后找到黑白圖像中灰度與色彩的對應(yīng)聯(lián)系就能著色。

最好用的上色模型就是Facebook開源的DeOldify了，用的是NoGAN的技術(shù)，這是一種基于GAN的訓(xùn)練方法，但細節(jié)處理效果更好，渲染也更逼真。

各種老影像資料和電影都是人類共同的財產(chǎn)，修復(fù)它們可以讓更多的人愿意重溫經(jīng)典、回顧歷史。

使用AI修復(fù)上色老影片肯定是比人類快，有時人類修復(fù)師需好幾個人人花兩三周完成的電影，AI最快只需12小時。

它可以批量完成去噪、去模糊、去劃痕、去閃爍等一系列工作，而隨著AI修復(fù)的越來越多，背后的算法也能不斷學(xué)習(xí)和改正，效果會越來越好。

但是AI的局限性必然也有，它可能把抗美援朝志愿軍戰(zhàn)士們穿的黃綠色軍裝上色為青色或者一味追求現(xiàn)代質(zhì)感等，所以需要人類修復(fù)師的歷史知識和審美能力來把關(guān)細節(jié)。

AI歷史影像館

本次介紹的修復(fù)視頻來自B站up主AI歷史影像館：

該賬號快1萬個粉絲，從2020年8月以來一共發(fā)布快300多個AI修復(fù)視頻，從上世紀初到80年代，從廣州到吉林，從國家大事到老百姓日常生活，貢獻了很多修復(fù)后的寶貴歷史影像資料。