假设你是一名 90 后，你猜爷爷的爷爷，在 20 岁时，过着怎样的生活？以 20 年为一代人（解放前普遍生育早），从 100 年前到现在，正好五代人。那么，1920 年，爷爷的爷爷，过着怎样的生活？
近日，一名 90 后北京小伙，耗时 7 天，用 AI 技术修复一则短视频。视频再现了百年前老北京的生活日常，一经发出斩获 60 多万个微博点赞，并被人民日报和央视新闻转载。
看到这里，你是否有很多问号：一百年前的视频，竟然还带颜色？
这要拜前文所说的小伙所赐，他叫胡文谷（以下称“大谷”），大谷告诉 DeepTech，他目前在纽约做独立游戏开发师，同时还是一位 B 站 UP 主。
图 | 大谷
与其说是给视频上色，不如说是修复视频。下图是修复前后对比图，可以看到，差别非常大。
图 | 修复后
图 | 修复前
3 种工具，耗时 7 天
据大谷介绍，修复中，他一共使用三种 AI 工具，第一种是 DAIN，用来补帧；第二种是 DeOldify，用来上色；第三种是 ESRGAN，用来扩增分辨率。
补帧工具 DAIN
以补帧来说，原视频非常卡顿，每秒只有 6 到 10 帧，补好后每秒增加到 60 帧左右，流畅度也变高很多。
大谷使用的工具叫 DAIN，DAIN是（Depth-Aware Video Frame Interpolation，深度感知视频帧插值），是来自上海交大的一个开源插帧算法，它可以把 30fps（Frames Per Second，画面每秒传输帧数）的视频，插帧到 480fps，这比很多手机的慢动作录像帧率还高。
图 | AI 补帧工具 DAIN 截图
上色工具 DeOldify
在视频上色方面，大谷解释说，人物服装和街边场景，未必真的就是这种颜色，这是 DeOldify 通过数据库的训练后、自己认为应该这样上色。
尽管如此，DeOldify 还是存在不足，一是精确度难以保证。在颜色修复上，虽然大谷使用 DeOldify 三个预训练模型中最稳定的 Video Model，呈现在最终效果上，颜色饱和度依然偏低，抖动也很剧烈，远远无法达到手工胶片上色的精准度。这也说明，AI 再好也无法彻底取代人类。
图 | AI 上色工具 DeOldify 截图
扩增分辨率工具 ESRGAN
在扩增分辨率上，大谷使用 ESRGAN 修复后的视频分辨率，可以达到 4K 级别，远比修复前清晰。
图 | AI 扩增分辨率工具 ESRGAN 截图
提到 ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks，增强型超分辨率生成对抗网络），就不得它的前身——SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Networks，超分辨率生成对抗网络）。
SRGAN 由香港中文大学多媒体实验室主导开发，其论文最初发表于 CVPR 2017，SRGAN 可以在单一图像超分辨率中，生成逼真的纹理，但是放大后的细节，常常带有伪影。
因此，原作者在 SRGAN 基础上，改进了网络结构和判决器的判决形式，并对用于计算感知域损失的预训练网络做了更新。
更新后的 SRGAN，被命名为 ESRGAN，ESRGAN 的论文亦收录于 CVPR 2018，后者在亮度一致性、和纹理恢复上表现更惊艳。
下图为 SRGAN 和 ESRGAN 的效果对比图，可以看出，ESRGAN 把动物胡须展现得更细腻。
图 | SRGAN 和 ESRGAN 的处理效果对比（来源：ESRGAN 论文）
正是凭借 ESRGAN 对于细节的处理，才有大谷所修复视频中的鲜明对比。
视频中的音效，也很契合场景，比如寺庙上香时的音乐，很有梵音袅袅的味道。
修复期间，还有一个小插曲。他因为纽约疫情，去女朋友家“避难”，只带了台旧电脑，为保障修复效果，特意借来女友的高配显卡主机。
即便如此，短短十分钟的视频修复，竟然耗时 7 天，具体过程之繁复，丝毫不亚于针线活。
视频中，“爷爷的爷爷们”看见摄像机，有点类似当代人看见 UFO。
有人被吓得像见鬼似的飞逃。
露天市场的一位小伙子，看得太入迷，以至于站得像个雕像。
有网友说“每个人脸上都是新奇、又不敢接近的表情”，形容得真恰当。
视频还展示出老舍《骆驼祥子》中、拉黄包车的场景。
坐车的人估计来自大户人家，跟在黄包车侧面跑的，应该是类似家童的角色。
下图这位乘客，边上跟着的家童，看起来年龄更小，相比前一位家童扶车跑，他得在后面拽着车，才能勉强跟上。
相比他们，今天中国的小孩，人人有学上，实在是幸福。
视频中，还有见面行礼的片段。
第一种是作揖，很多孔子雕塑，都是这种造型。
第二种是清朝流传下来的 “打千儿” 礼，一般是左膝前屈、右腿后弯，上体稍向前倾、右手下垂。
第三种是当时见到汉人女子时行的礼，两人相对、双膝微蹲，并且要蹲两下。
视频中有些人物的后代，或许就生活在你身边。一百年来，人们的着装会变、礼仪会变，但狗子似乎一点没变。
今天的狗，依然喜欢和人亲近，依然每天都得路边溜溜。
图 | 逗狗
红白喜事的场景，也有涉及。
有眼尖的网友认出，殡葬队伍走过的地方，是北京东单北大街西总布胡同西口，如今这里是繁华的北京二环。
图 | 2020 年 3 月 13 日北京二环（来源：IC photo）
“不会画画的作曲家不是好程序员”
这次视频，也让大谷火了一把，尽管他在美国，但是来自国内的合作邀约纷至沓来，他已经熬了几个通宵。
生活中的大谷，会音乐、会美术、会编程。他作为独立游戏开发者的身份渊源，则可追溯到幼时。
90 后的大谷，三岁就开始玩游戏。他在加拿大做摄影师的亲戚，还曾把他玩游戏的照片，展示给外国人，告诉他们中国的计算机正在从娃娃抓起。
小学六年级，大谷接触到 Flash 软件，并买来图书自学编程。
初中，他已经可以开发游戏。
后来，大谷考入中国人民大学读艺术管理。大学时，他开发出国内首个个人研发的原创 2D 横板动作类游戏《Eddy 紫》，从程序、到剧本、到美术、再到音乐，都是他一人担纲。
图 | 游戏《Eddy 紫》（来源：胡文谷数字艺术作品集）
本科结束后，大谷到美国留学，就读于纽约视觉艺术学院计算机艺术专业，毕业后留在当地做独立游戏开发。
对于做视频修复，大谷表示自己是误打误撞：最初学 AI，是想给游戏开发节省时间，后来发现，AI 在社会人文方面，也有很大应用。谈及未来，他表示，后续会授之以渔，制作修复视频的教程。
可以说，大谷以一己之力，让更多人知晓视频修复这一技术。但涉及到全行业的视频修复，依然任重道远。
“抢救”老电影迫在眉睫
从 1895 年电影诞生至今，全球电影仅有 10% 的拷贝留存。
基于此，业界在视频修复方面，也开始有所行动。DeepTech 从爱奇艺了解到，其自主研发的 ZoomAI 智能增强技术，已经修复《红高粱》《三毛流浪记》《地道战》等 49 部经典影视剧。
该技术可批量修复视频，对比人工修复，效率提升 500 倍，修复后的影片，光影色彩更细腻，并呈现出“修旧如旧”的观感。即虽然你能看出这是部老片儿，但却有着堪比新片的清晰度和流畅度。
如 1965 年的经典电影《地道战》，修复后的字幕和庄稼地等细节，都变得更清晰。
截至 2012 年，《地道站》已创造 30 亿人次的观看纪录，足见经典老片之魅力，以及修复之必要。
还有很多国产老片，比如 86 版《西游记》、98 版《还珠格格》，虽然历经几十年，至今仍是暑假神剧。但是，这两部剧都已经糊成这样。
图 | 86 版《西游记》截图（来源：网络）
图 | 98 版《还珠格格》（来源：网络）
相信这些经典修复之后，观众会更加期待。
现如今流量当道，有些明星没有作品、仅凭粉丝量就可以出道。但各大电视台，均在暑假流量高峰期复播老片，也说明好作品，扛得住“岁月的毒打”，观众的眼睛也是雪亮的，演技好不好，一个镜头就见分晓。
