这种AI模型可以改善旧视频的颜色并使其着色

导读 给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识

给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。

上周，我的同事特里斯坦写了一篇关于AI开发者的文章。他用机器学习将1895年著名的火车场景升级到4K，速度为每秒60帧。虽然这是一个很棒的短手表，但它让我想知道我是否应该使用人工智能来恢复和增强旧视频。

幸运的是，我在周末两分钟的纸质YouTube频道上看到了一篇论文，旨在改进和着色这些视频。该模型使用时间神经网络来识别和纠正缺陷，例如老式视频中的闪烁。

【阅读：观看：AI开发者以60 FPS将著名的1895年火车场景升级到4K】

该论文的共同作者Satoshi Iizuka和Edgar Simo-Serra解释说，该模型的目的是执行许多任务，例如去噪和着色，以提高这些视频的质量：

再制造老式胶片包括许多子任务，包括超分辨率、噪声消除和对比度增强，它们共同旨在将退化的胶片介质恢复到原始状态。此外，由于时间的技术限制，大多数旧电影要么是黑白录制，要么是低质量的颜色，所以必须着色。

为了测试他们神经网络的勇气，研究人员还将这个模型的性能与旨在着色和恢复老式视频的旧模型进行了比较。观看下面的视频，看看实际效果；使用这种新的神经网络，左上角的视频是输入，右下角的视频是输出。虽然神经网络负责处理视频中的缺陷，但开发人员需要提供参考图像进行着色。所以能给老照片上色的AI模型很多。

我们还没有看到大型电影制片厂使用这种模式来增强旧电影的商业用途。但是，随着神经网络的完善，我们可以预计，在不久的将来，好莱坞和世界各地的其他电影行业都将得到AI的帮助。

本文就为大家讲解到这里了。