算法|AI 修复老视频的“魔爪”，终于伸向了动画片( 三 ) 算法

从 Deepfakes 到抖音上奇形怪状的实时滤镜，深度学习、神经网络等 AI 技术用于视频，已经有了各种神奇乃至危险的用例。除成熟的开源技术让个人和小团队可以做一些实验性片子之外，字节、阿里、腾讯等巨头，乃至中影等都有研发算法，为前高清时代的影片放大尺寸、去除噪点、上色，使其重获新生。
“优爱腾”三家及其母公司开发 AI 老片修复算法，以及用于 4K 修复，可以直接将成果应用于充实其片库，所以它们的训练也大量针对电影、电视剧等长片。相比之下，西瓜视频一年前采取的“中视频”定位，让他们更努力去寻找一些差异化定位的，更适合在 5-30 分钟时长内看完的内容，这肯定也不是单纯的长片切条那么简单。
然后，就涌现出一个绝妙的点子——曾经凭借电视媒介占领 80-90 后心智的动画片，正是一种最适合的“中视频”类型。
如同社长在《“中视频”是一个伪概念吗》里提到的：

“前网络视频时代的电视节目，也普遍是这个长度。规整的电视时段以 15 分钟左右为单位， 30 分钟包含 2 节， 60 分钟则为 4 节。不计广告时长，每节在 10-12 分钟左右。电视台就是最早的 PGC ，所以现在专业的视频创作团队也完全沿袭了这个时长的传统。 ”

【算法|AI 修复老视频的“魔爪”，终于伸向了动画片】如今，电视媒介式微，更多观众转到网络观看视频内容，而上海美影厂、央视等拍摄的经典动画片，不仅反映了时代的社会生活印迹，具备高度的史料价值，也可以通过情怀的挖掘体现潜在的商业价值。只是，如果缺乏合适的渠道，并且成本过高的话，通过 4K 高清修复影片来“活化”动画片资源，在以前就是费力不讨好的事。
随着西瓜视频提供了便捷的渠道资源、火山引擎提供了成熟的技术支持，原本优先级排在“抢救老电影”之后的动画片修复，此刻终于可以被提上日程。
动画修复的专门 AI 算法及案例展示需要指出的是，尽管有 AI 技术，修复经典老片仍是一项繁重且艰难的任务。 20 日的发布会上提到，一部年份较早的动画电影，修复团队需要标注 20 万帧自动修复效果不佳的画面，再进行二次修复。
但是，之所以要用 AI ，就是因为这样的标注后修复过程，仍然相对此前的逐帧手动修复而言是一个数量级上的飞跃，极大地提升了工作效率，节省了重复劳动的工序。火山引擎修复数据显示，算法能够直接消除 95% 以上的瑕疵，剩下的才要辅以人工标注，再调整算法做二次优化。
在修复摄影机拍摄的画面时，每个定格帧都相当于修复照片，而用到的相关技术其实比较成熟，也可以复用。另一个重要特点是算法面临着如何“修旧如旧”的问题，有时拿不准图像的原色调，就需要专家会商。
相比之下，二维动画片多为手绘线稿，人物和色彩设定于创作时就已明确，但也因此对修复的最终效果更为确定，提出了更高的要求。例如，人们期望线稿如同矢量一样勾勒分明，像有些人像那样模糊时一闪而过，将就一下是不行的。
对于动画片而言， “修旧如旧”意味着要保留艺术风格和美感。以《葫芦兄弟》（1986）为例，该片是水墨和剪纸的组合，修复工作一方面要提升前景的清晰度，另一方面又要兼顾水墨的艺术效果，让山水保持朦胧的艺术感。
为此，火山引擎提供了超分辨率、视频降噪等技术手段，对水墨、剪纸等不同艺术风格，采取独立的视频质量评估体系，针对每部老片定制修复方案，以实现最佳修复效果。