热搜第一!B站up主用AI让李大钊陈延年等露出了笑容,人民日报:如今的中国,已如你们所愿!

AI献礼建党100周年

金磊 杨净 鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

这条消息一度冲上微博热搜第一:

AI修复让李大钊陈延年们露出笑容。

是一副怎样的场景,让网友们纷纷动容?

你看,这是李大钊和王尽美:

李大钊,就义那年,他38岁。王尽美,原名王瑞俊,病逝那年,他27岁。

这是陈延年和邓中夏:

陈延年,牺牲那年,他29岁。邓中夏,就义那年,他39岁。

面对此情此景,人民日报官方微博说:

你们露出微笑的那一刻,让人感动不已。如今的中国,已如你们所愿!

而无数网友也被打动:

“谁踏上征途义无反顾,谁血肉之躯护山河永固”。

致敬每一位英雄,这盛世如你们所愿。

与伟人百年隔空对视

正是B站up主大谷利用AI技术,让这些革命前辈在这个时刻,对屏幕前的我们露出笑容。

这背后有什么故事?我们与大谷进行了一次交流。

量子位:为什么要做“让他们露出微笑”这样一个项目,初衷是什么?

大谷:这个项目其实就类似于一种(隔时空)对话和对视,可以让老一辈们看看,现在的中国是否如他们所愿发展起来了。

中国逐渐地走向了富强,从那个年代那个时候是积贫积弱、百废待兴,到现在这个一个阶段。这是非常不容易的,所以选了这个主题。

量子位:AI修复的意义和价值是什么?

大谷:我会把它定义成五分钟彼岸的一个概念。

就是说,在这种纷繁复杂的现代社会中,可能抽个五分钟去看一段古代的影像,或者以前的影响,看看当时的古人们是如何生活的,他们所思所想是怎样的。

透过镜头互相对视,你看看我,我看看你,也许能引发一些不同的思考。

我修复的内容,更多是一个抱砖引玉的作用吧。也许就是100个观众里有那么一两个通过这段影像对历史、文化内容产生兴趣,然后进入到历史行业,让更多人去了解到中国文化。

量子位:此次修复李大钊等伟人,是什么时候开始准备的?大概花费了多长时间?

大谷:这一期的修复工作是与人民日报进行的合作。我主要负责项目中AI修复的这一部分。由于时间比较紧张,差不多用了20-30小时来完成。

量子位:值此建党100周年之际,有什么想对读者说的话吗?

大谷:仰望星空,脚踏实地,我们既遥望着星空的彼岸,也踏踏实实的往前迈进。

随着科技的发展,越来越多的新技术会走进千家万户当中,我们也会继承前辈们的精神,不断上下求索,用自己所能来做对社会有意义的事情。

这次大谷修复的革命先辈笑容还包括:

夏明翰,就义那年,他28岁。向警予,就义那年,她33岁。

方志敏,就义那年,他36岁。赵一曼,牺牲那年,她31岁。

董存瑞,牺牲那年,他19岁。

攻打隆化城的战斗中,危急关头,他毫不犹豫地用左手托起炸药包,右手拉燃导火索,高喊:

为了新中国,冲啊!

AI修复技术,再现了九位英雄的微笑,眼神中无不透露出坚毅与肯定。

燃,着实燃。

AI如何让李大钊陈延年们微笑?

AI是如何让李大钊、陈延年这些先烈们重展笑容?据大谷本人介绍,这次主要用的AI项目是:

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

大谷这次修复人脸照片主要使用了阿里的开源项目——GPEN,用于脸部高清增强。

GPEN不仅能让老照片里模糊的人脸变清晰,还能将黑白人物照转成彩色照片。

GPEN全称GAN prior embedded network,也就是GAN先验嵌入式网络。

简单来说,就是将GAN先验网络嵌入到深度神经网络(DNN)中,并从中进行微调。

可以看到,GPEN模型明显优于其他的修复人脸的GAN模型。

RIFE,是旷视和北大提出的一种实时中间流估计算法。

用于视频帧插值,能够改善伪影、让视频更丝滑。

DeOldify、Deep Exemplar based Video Colorization,这两项技术,用于图像上色。

DeOldify,基于NoGAN技术,保证视频着色的稳定性,例如,视频中的同一件衣服,不至于转换成多种颜色。

还有Deep-Exemplar-based-Video-Colorization,来保证着色时间的连贯性与稳定性。

还有用于脸部生成的Artbreeder

在Artbreeder上,用户可以通过调整滑块,来创建不同风格的人像、动画。

以及用于超分的Topaz Labs,基于于机器学习技术和trimap技术,增加照片的分辨率,补充像素细节。

提供添加蒙版,AI色彩、细节增强,AI降噪,无损失放大等功能。

熟悉大谷的旁友们都知道,此前他就曾有过很多AI修复的作品,包括百年北京vlog等。

前几天,就用这些技术也小试牛刀,修复了上世纪30年代梅兰芳昆曲《刺虎》片段

所谓顾盼生姿,不外如是:

随便截几帧,便是经典:

参考链接:

https://www.bilibili.com/video/BV1bU4y1V74G?from=search&seid=14299052190782813696
https://weibo.com/2803301701/KmAfn6Csg?type=comment
http://dangshi.people.com.cn/GB/437145/437463/index.html

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