AI“复活”老电影 催生文化新业态(2)

例如，《飞鹰计划》是动作片，镜头多且转换快，修复难度大，原有技术方案并不能完全解决这些问题。几经周折，当工程师拿出修复的第一版，从技术上已一一达标。但中国电影资料馆专业人员给出的反馈却是：这样的修复失去了电影本身的质感。

针对这一问题，技术团队专门研发出一款全新算法，利用AI模拟出胶片噪点，在提升画质的同时，遵循“修旧如旧，尊重原创”的修复原则，保持老电影的复古风格和质感。

调试过程中，网民也参与了方案的选择。当时，火山引擎发起影迷在线测评，用户扫码进入抖音上的测评界面，便能看到两个不同版本的修复方案。最终，他们选择了多数用户投票的方案。

精益求精，老电影焕新如新

由于拍摄条件、存储方式等诸多因素，老电影往往带有严重的胶片噪点，且分辨率较低，画面质量也参差不齐，很多画面模糊不清。传统的修复方法主要关注光影、色彩、美学等因素，AI修复则擅长从清晰度、流畅度等方面提升画面质量。

火山引擎多媒体实验室工程师张英杰告诉记者，在提升流畅度方面，可以利用智能插帧算法，通过对前后帧的内容进行光流估计，并根据光流信息生成中间帧，提升视频帧率。

修复《A计划》就是典型的例子。“特别是武打片段，比如用AI预测出一个90度转头动作的中间值，插入一个虚幻的45度角画面，就能让转头动作更顺滑流畅。”张英杰解释。

提升影片的清晰度，则需要修复模糊的画面。但模糊成因复杂，在拍摄、储存、拷贝翻印、胶片数字化以及压制导出的过程中，都可能对清晰度造成影响。过去，修复人员通常很难获得精准的“模糊核”。

火山引擎多媒体实验室研究员赵世杰介绍，AI可以从低质数据中抽取不同程度的模糊视频，利用相关统计方法进行真实的退化和损失估计，并通过主观验证进一步筛选视频。同时，在自建的高清影视数据集中，生成“模糊—清晰”匹配数据对，来训练机器学习从低质到高清的潜在映射关系。这样就能快速分辨出不同影片、不同画面模糊的原因，提升修复效率。

在老电影修复中，人像是需要重点关注和优化的。这次修复百部经典港片，AI提供了老旧人像修复和人像超清化等不同的解决方案。使用基于AIGC的人像修复模块，可在保持人像真实特征的前提下，进行高清五官重建。

“对于画质低的人像，我们优化了人像模型在时域上的清晰度和稳定性，对远中近景不同大小、不同姿态角度、不同遮挡程度的人脸都有较好的修复增强效果。对于一些中高质量的人像，我们使用人像超清模块，优化五官清晰度，最大限度还原睫毛、眉毛、发丝和肤质等脸部细节，使修复后画面更有质感。”赵世杰说。

实际上，AI不仅在数字修复环节大显身手，在注重审美价值提升的艺术修复环节也担当起“强助攻”。艺术修复实际上是一个“二次创作”的过程，能很大程度上弥补因当年电影技术种种局限留下的遗憾。

比如，《武状元苏乞儿》中苏灿（周星驰饰）和如霜（张敏饰）面对面凝视的那个瞬间，还能有更好的呈现吗？

工程师将画面中张敏的人像部分与背景的环境分离，用两套不同的方案进行处理，增强人像的同时，保留环境细节。利用AIGC视觉大模型，把原本的算法推理步骤拆成上百步，通过运用增强的数据规模、模型参数和算力，自然还原了画面的纹理细节。经过多种方案对比，工程师与修复师们共同讨论，确定了张敏最终的“盛世美颜”。

在中国电影资料馆，一些电影虽然修复完成，但对于其胶片，依然会像文物一样被用心地保存起来。