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這是一位網(wǎng)友在觀看電視劇《覺醒年代》之后寫的一段紀(jì)念先烈的文章節(jié)選。相信看過此劇的人都會對劇中陳獨秀的兩個兒子陳喬年、陳延年就義前的微笑印象深刻。

為了紀(jì)念烈士，有人找到了陳延年烈士真實的照片，利用人工智能技術(shù)為照片上色，并讓他露出“真實的”微笑：

有網(wǎng)友在看到這張照片后說：當(dāng)百年前就義的烈士看到今日之中國，想必也會這樣欣慰地微笑吧。

使用AI修復(fù)烈士照片的這位網(wǎng)友名叫“大谷Spitzer”，你或許曾看過他的一些其他修復(fù)作品：

他曾經(jīng)修復(fù)過李大釗于1924年9月22日在莫斯科大劇院演講時的影像，這也是李大釗同志目前唯一留存的視頻錄像，相當(dāng)珍貴。

從視頻截圖可以看出，經(jīng)過AI修復(fù)的影像不僅清晰度高，對人物細節(jié)的渲染也十分到位，比如上圖中李大釗同志的頭發(fā)與胡須的細節(jié)，在AI修復(fù)后顯得非常細致。

可能你會有疑問，大谷是如何做到的？或者說，AI技術(shù)是如何讓原本黑白的影像變得鮮活起來？

AI如何給老照片上色？

照相技術(shù)誕生之初，照片都是黑白的，到了1940年代彩色照片才流行起來。所以在早些年如果你想將黑白照片變成彩色，需要手工進行，費時費力。因為當(dāng)時用的是水彩、油畫、蠟筆產(chǎn)色，所以起來并不是那么真實。

如今，人工智能技術(shù)大行其道，甚至可以毫不費力地完成這項工作。

17歲英國少年Finnian Anderson和18歲芬蘭少年Oli Callaghan攜手合作，開發(fā)了Colorise Bot，用戶只需要在Twitter上傳照片和視頻并@Colorise Bot，就能在幾秒內(nèi)上色。

作者之一的Finnian Anderson在博客上的一篇文章揭示了這項技術(shù)背后的秘密。

受內(nèi)存及性能限制，他們沒有選擇TensorFlow進行底層框架搭建，而是使用Caffee搭建了原始網(wǎng)絡(luò)，然后用開源數(shù)據(jù)集ImageNet中的圖像對模型進行訓(xùn)練。

根據(jù)他們發(fā)布在GitHub上的內(nèi)容可以知道，他們引用的是加州伯克利大學(xué)的 Richard Zhang 等人開發(fā)出來的著色方法。其原理簡單來說，就是給出一張黑白圖片，然后預(yù)測圖片上物體可能的顏色，不一定能完全還原物體本身的顏色，但合理即可。

比如蘋果，紅色、青色都是人們普遍認知里合理的顏色，在訓(xùn)練過程中，如果模型給蘋果上色的結(jié)果是這兩種或者與之接近的，那么都可視為成功。

當(dāng)然，模型對物體顏色的預(yù)測也是被大量的圖片數(shù)據(jù)“喂”出來的，就比如上圖中的汽車，原本的顏色可能是藍色或者黑色，但是因為模型在識別了大量汽車的圖片后學(xué)會了汽車可以有紅色、黑色、白色、銀色等等，因此給上圖里的汽車染成紅色也是合理的。

根據(jù)大谷的微博，它使用的上色工具有兩種：DeOldify和Deep Exemplar-Based Colorization。雖然都可以用來上色，但是這兩種工具的原理有所不同。

前者使用的是一種名為NoGAN的新型GAN訓(xùn)練方法。大致的原理可以理解為，同時訓(xùn)練兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個叫鑒別器，另一個叫生成器。鑒別器會使用大量真實的彩色圖片訓(xùn)練，而生成器則會根據(jù)輸入的黑白圖像隨意上色，鑒別器根據(jù)學(xué)會了的彩色圖片來判斷上色的真實性。

比如，鑒別器學(xué)會了樹葉可以是綠色的、黃色的、紅色的，干枯后可以是黑色的；這個時候生成器給一張樹葉圖片染成了藍色，那鑒別器就會判斷這個結(jié)果是假的，生成器要重新給圖片上色，直到出現(xiàn)合理的色彩。

而后者的原理就相對簡單了，給定參考彩色圖像，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會直接將灰度圖像映射到輸出彩色圖像。

如上圖所示，目標(biāo)圖像是最左邊的黑白圖像，如果給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個穿紅衣服的女士的圖像為參考，那么輸出的結(jié)果里，人物的衣服顏色也是紅色，膚色甚至也會更接近參考圖像人物的膚色。

由于大谷的圖像、視頻修復(fù)里采用了不止一種開源項目，因此本文對于其原理就不做過多分析了，上述結(jié)論想必已經(jīng)能夠部分解答讀者們的疑問。

此外，大谷還采用了一些開源的輔助工具，比如曠視科技和北大共同推出的，用來給視頻補幀的RIFE，它可以讓老視頻變得更加流暢；以及用于去除視頻噪點和模糊的BasicSR等等。

AI還原的色彩準(zhǔn)確嗎？歷史學(xué)家這樣說......

如前文所述，AI修復(fù)的圖像色彩只是“合理”，未必與真實的情況相符。不過，這也并不耽誤AI還原色彩對歷史學(xué)家的幫助。

愛爾蘭國立大學(xué)教授John Breslin和Sarah-Anne Buckley將數(shù)字技術(shù)與歷史研究結(jié)合在一起，他們將很多歷史照片由黑白變成彩色。教授們使用的AI工具是前文提到的DeOldify，在訓(xùn)練時，DeOldify會分析大量普通彩色照片，看看各種顏色與不同的形狀、紋理是如何匹配的。

當(dāng)軟件面對黑白照片時，它會努力搞清對象的顏色是什么，比如草、樹、海洋的顏色，根據(jù)紋理判定它們是綠色或者藍色。

當(dāng)然AI也有局限性，愛爾蘭的一草一木有自己的特質(zhì)，美國軟件有時無法正確識別。

Breslin解釋說，世界許多地區(qū)的房屋可能鋪有陶瓦，呈現(xiàn)橙色或褐色，愛爾蘭一般用石板瓦，呈現(xiàn)灰色或者黑色。此時，同為歷史學(xué)者的Sarah-Anne Buckley就會參與進來，手動修正顏色和陰影。

Constance Markievicz是愛爾蘭歷史上比較有名的政治家，他的眼睛到底是什么顏色呢？AI無法判斷。怎么辦？1890年代至1950年代，曾有很多移民前往美國，Constance Markievicz是其中之一，歷史學(xué)家查看紐約埃利斯島留下的乘客紀(jì)錄，斷定眼睛的顏色是藍色。

即使學(xué)者們?nèi)绱藝烂C，還是有很多同行不認可，他們認為像DeOldify這樣的軟件只是帶來誤導(dǎo)，不能增強照片效果。Breslin并不認同，他認為自從有攝影以來人們一直就在做同樣的探索，而且即使用AI上色也并不是想取代原照片。

Jordan Lloyd是一名視覺歷史學(xué)家，他為出版商、私人客戶提供服務(wù)，給老照片上色，不過不是用計算機上色。雖然AI也能完成同樣的工作，但無法達到Jordan Lloyd的要求。他說：“諾曼底紀(jì)念活動時，我曾發(fā)布一張照片，將登陸D-Day登陸的照片變成彩色。History Channel也曾展示照片，自動著色，雖然是同一張照片，但看起來很糟糕。” DeOldify、DeepAI和Algorithmia能在幾秒內(nèi)將黑白照片變成彩色，Jordan Lloyd卻要花幾十個小時才能處理一張照片。

對于Jordan Lloyd來說AI不足為懼，因為它老是出錯，顏色不準(zhǔn)確。更糟糕的是連計算機專家也不明白AI為何會出錯。DeOldify聯(lián)合創(chuàng)始人Jason Antic指出：“這是一個‘黑盒’，AI從數(shù)據(jù)中抽取任何可能的規(guī)則。”

DeOldify算是很先進的，它用一百萬張黑白照片訓(xùn)練過，這些黑白照是從彩照轉(zhuǎn)化而來的。盡管如此，DeOldify還是錯誤連連，部分是因為灰度圖缺乏彩色照片獨有的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

前文提到的論文作者，來自加州伯克利大學(xué)研究人員Richard Zhang說：“著色實際上是很有難度的，因為我們要從1D轉(zhuǎn)到3D。”色相，飽和度和亮度決定了我們對彩色的感知，但灰度圖里只有亮度。許多不同的顏色可能有相同的亮度，即使它們在現(xiàn)實中非常不同，在黑白照片中也會呈現(xiàn)出相同的灰度。

為了解決這一問題，計算機專家嘗試用對象識別軟件增強算法。Richard Zhang說：“對于照片的某些部分，我們可以確定顏色是什么。例如，我們知道天空一般是藍色的，蔬菜是綠色的，山一般是褐色的。如果不確定，比如襯衫的顏色，上色系統(tǒng)就只能猜測。”

正因如此，Jason Antic并不認為AI會成為研究歷史的重要工具。他認為，圖片的色彩與時間、地點、環(huán)境都有關(guān)，這些AI不太可能知道。

谷歌機器學(xué)習(xí)專家Emil Wallner倒是樂觀一些，他認為最終AI能做到準(zhǔn)確識別。他在郵件中回復(fù)稱：“最難的部分在于開發(fā)一個機器學(xué)習(xí)模型，它能識別圖片中的圖案，它要尋找相關(guān)聯(lián)的歷史信息并推理，看看是否可以利用信息來判斷照片中某物的顏色。”Emil Wallner相信開發(fā)這樣的算法是可能的，只是要提供一些環(huán)境信息給AI。

AI又是如何讓老照片動起來的？

當(dāng)用戶進入MyHeritage網(wǎng)站并上傳照片后，MyHeritage Photo Enhancer會增強照片，然后讓它動起來，動畫中的人物甚至可以微笑、眨眼、移動。

據(jù)了解，該網(wǎng)站采用的是一種名叫Deep Nostalgia的技術(shù)，它能讓靜態(tài)照片中的人移動起來，就像視頻一樣。

有意思的是，這家公司本身是做基因檢測技術(shù)的，但為什么會忽然做起來動態(tài)老照片的活計？

或許MyHeritage創(chuàng)始人、CEO Gilad Japhet能解答，他說：“使用Deep Nostalgia技術(shù)，看到珍貴的家族照片活起來，你會發(fā)出驚嘆?？吹阶嫦鹊哪樤谝曨l動畫中活起來，你會忍不住遙想當(dāng)年他們在現(xiàn)實中是怎樣的，這樣你與家族歷史就能以新的方式聯(lián)系起來。”