算法|AI 修复老视频的“魔爪”，终于伸向了动画片( 二 ) 算法

那么，

相比老电影修复，动画片修复为何长期被“冷落”？
它的修复过程有什么特殊之处？
由科技企业提供的 AI 算法又进行了怎样的针对性优化，其最终效果如何？

社长用自己手头的一段录像带片段，通过西瓜视频的免费服务做了高清修复，效果完全超出预期。在本文后半部分，您也将看到修复前后的对比图，从而对这项成果获得一个更直观的感受。
AI 辅助下，动画片 4K 修复终于提上日程2012 年，从纽约学艺归来的周苏岳开始向业界推广 4K 影像修复技术， “当时大家关注的焦点还是 3D” 。此后他成立了三维六度公司，并于 2019 年接下了《开国大典》4K 修复任务，总共修复了 1082 个镜头， 24.7 万帧画面。
但当时的技术仍以人工逐帧修复为主， “每一格上面都有很多的问题，比如卷曲、掉色、闪烁；每一幅的画面上都有大量的脏点、油污、划痕。这些修复的难度就非常大，大到什么程度？修复师一天可能只能修 1 秒。 ”

2014 年上海国际电影节首创“4K 修复”单元，随后中国电影资料馆、中影数字基地等专业机构陆续发起 4K 修复计划，意味着 4K 分辨率成为当今影片修复的普遍标准，也意味着以传统逐帧修复方法计算，工作量至少变成了原来的 4 倍。
在周苏岳这里，要从原本为 2K 修复准备的工序过渡到 4K ，需要这么搞：

“现在最好的显示器是 2.5K、32 寸的，要想做 4K ，意味着一个画面在这样的屏幕上修 5 次才能修完。就是说， 4K 修复的工作量相当于 2K 工作量的 5 倍。 2K 在一个显示器上就解决了， 4K 需要分成 5 次来修复。 ”

由于过程还加入了整体调色、单声道转 5.1 环绕声、修复胶片损伤缺失及褪色矫正问题，解决片中画面抖动和颗粒度较粗问题等工序，结果：

“这两个半月对于我来讲，都是做梦的过程，这几乎是一个不可能完成的任务。我们每天都工作到深夜两三点钟，然后在公司休息区简单休息。平均一个人每天干四天的活，每天就睡三四个小时。我们 40 人 40 天相当于干了 160 人的活。最紧张时，动用的工作人员高达 600 多位。 ”

这个过程体现出传统影片修复的最大问题——手工逐帧修复的“手艺活”费时费力，工序繁杂，成本高昂。因此，成建制的修复工作只能先救急，从最濒危的早期损伤电影胶片开始抢救性修复。
国家在 2006 年开始实施“电影档案影片数字化修复工程” ，斥资 2.8 亿元，计划“5 年 5000 部” ，陆续把中国 4 万部老电影胶片做数字化修复、存档。然而，直到 2020 年，中国电影资料馆才完成影片修复 3146 部，其中包括普通修复 2606 部， 2K 修复 525 部， 4K 修复 15 部。
AI 技术和算力的普及，让事情迎来了转机。
去年，旅居纽约的独立艺术家“大谷”发布了他利用开源模型高清修复的 100 年前老北京市井生活录像片段，引发网络热议。他的补帧、色彩转换、分辨率扩增环节均采用网上已有的开源模型在本机运行完成。

甚至于“因为分辨率扩增技术比较消耗硬盘和显卡，所以他只在一些关键的地方，比如视频的封面使用了这项技术，但最后取得的效果也不错。 ”