AI還原1920年的京城生活，深度學習居然還有這妙用？！
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百年前的北京是什么樣子？最近，一位叫大谷Spitzer的網友，便利用AI技術，將人民日報4年前發布的1920年北京黑白影像資料，做了修復工作：完成了上色、修復幀率、擴大分辨率等步驟。百年前人們打招呼的方式、使用的樂器、交通工具，在這段視頻中，都清晰可見。
有網友評論到：
視頻里人怎么也想象不到，一百年后會有一個人躺在床上拿著一個神奇的物品能夠觀察到他們當時的一舉一動吧。科學和巫術果然就是一線之隔。
還有網友贊嘆道：
Wow~ 一百年前的vlog。
不是概念的，宏觀的，文字的，被描述的，被審視的。完全打破我的模糊想象，被觸動了。
當然，還有感慨二環不堵了的……
1920年的北京，入城出城的“客流”還算較多，有騎馬的、有坐轎子的、有坐人力車的，當然多數人還是步行。
而在城內集市中，也是熙熙攘攘，好不熱鬧。當然，在那個年代，人們應該是對錄影設備感到非常新奇了，圖中的小哥駐足了良久，癡癡的看著鏡頭。
路邊街頭的小吃生意也是不錯(看完想來一屜小籠包了……)。
再來到巷子里的百姓生活：小孩買了吃的蹲坐在別人家門口，然后被趕走了……
還有熟人見面行禮打招呼的場景。
最后，讓我們一起通過原視頻來俯瞰百年前的北京城。
△視頻來源微博@大谷Spitzer
博主大谷Spitzer透露道，修復技術主要參考自Denis Shiryae的影像修復教程，針對Denis的歐美老片修復，大谷也做過漢化視頻進行了專門的介紹。
視頻鏈接：
https://www.bilibili.com/video/BV1Uf4y1m72n
國外網友Denis Shiryaev利用一種增強程序(Gigapixel AI)，將1896年的古董電影《火車進站》，轉變成了4K 60fps高清“大電影”。
科普一下，這些圖像是Gigapixel AI通過生成對抗網絡(GANs)得來的。GANs是由兩個相反的神經網絡組成的。第一個網絡基于訓練對象的數據生成對象，而第二個的作用是確定對象的真實性。第一個網絡通過不斷嘗試，直到它的作品完美到足以欺騙第二個網絡。通過這種方式，才得以生成最有可能的圖像。
繼續說回修復老北京視頻這個項目，大谷坦言，最大的問題就是自己筆記本電腦的顯卡不夠好，“要1070的顯卡才帶得動，否則會out of memory”。
最困難的部分，大谷選擇了谷歌的Colab Notebook在線系統，通過遠端分配一臺帶顯卡的電腦，就無需在本地操作了，“這也是選擇開源AI的原因”，“很多開源的AI都會把代碼上傳上去”。
對于最后的結果，大谷表示，在顏色上還存在可以改進的地方。國外的模型，顯然無法直接將其套用到100年前的中國影片修復上，在顏色上就無法做到歷史性的準確，視頻中的上色都是AI深度學習的成果，雖然膚色大致還原了，但是在服裝等方面的真實性還有待商榷。
AI為窗，透過它望去，仿若穿越回百年前，過去不再陌生遙遠。通過鮮活的市井百態風貌來透視當時的歷史與社會，深入剖析一幅立體的民國全景圖。對于歷史研究與學習來說，可謂意義非凡，亦不禁令人感嘆如今生活是多么來之不易。
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