AI還原歷史“真相”：修復三星堆文物、“復活”黑白老照片……_風聞

出品 | © 探客Tanker

作者 | © 王穎

編輯 | © 蛋總

倘若有“時光機”，我們是否能回到過去，看一看那些有趣的物件？穿越千年的三星堆文明、回望百年前的京城街景、看看老一輩留下的珍貴照片……AI修復給了我們與歷史對望的機會。

1881年出生的葉景呂是明太祖朱元璋的後人，早已改名換姓擺脱皇室身份的葉景呂本該是個普通人，但他自1907年開始連續62年每年拍一張肖像的習慣卻在百年後為我們留下了橫跨清末、民國和建國前後的珍貴影像。

通過與照片收藏者仝冰雪先生的合作，B站UP主大谷用AI修復了這62張照片將葉景呂的一生和中國那段灰暗的歲月清晰地展現在了世人面前。

“影像修復所使用的AI雖然能提升畫面分辨率，但目前還不能無中生有。”大谷對「探客Tanker」表示，他並沒有嘗試過太多藝術之外的AI應用，但會傾向於選擇一些有歷史意義的影像進行修復。

其實，AI影像修復技術已經應用了很多年，除了舊照片的修復也有不少其他的成功案例。比如，2019年建國70週年的獻禮影片《決勝時刻》，就是使用AI復原了開國大典的真實視頻片段；中國第一部8K全畫幅紀錄片《你好，AI》展示了AI虛擬修復長城、復原敦煌壁畫的真實例子。

那麼，AI的修復能力到底有多強？除了老照片外，AI修復能在三星堆文物上“再顯神通”嗎？AI修復技術的技術難點又是什麼？

**1、AI還原歷史“真相”**預知未來不易，但回望歷史卻不難。

沒人知道一百年後的北京會是什麼樣，但我們卻能在諸多史料中看到一百年前的京城。

2020年5月，一段AI復原100年前北京影像的視頻火爆全網，在B站播放量超過226萬。在視頻中，大谷使用了AI技術將《人民日報》5年前發佈的“1920年北京”黑白影像資料進行了幀數修復、上色和配音。

在這段視頻裏，我們看到了民國時期還保留着舊俗的北京人用“蘿蔔蹲”打招呼的方式，也看到了那時熱鬧非凡的“地攤經濟”，讓人對老北京的風俗和生活環境有了更直觀、更真實的感受。

“我偶然在YouTube上看到了這段影像，出自海外檔案館中的公有領域館藏，剛好不會有什麼版權問題，而且畫面相對清晰穩定所以就想用它做個科普，沒想到火了。”提到這段讓他火爆全網的視頻，大谷平靜地説道。

不止如此，獻禮影片《決勝時刻》的重映也使用了AI修復技術，600人的團隊用40天完成了1082個鏡頭、24萬幀的修復工作。這也是這段影像資料第一次以彩色超清的形式在大銀幕上呈現。

（圖 / B站AI歷史影像館）

除了歷史影像，AI還可以修復舊照片。春節期間，《你好，李煥英》賺足了觀眾的眼淚，片中賈曉鈴媽媽的一句“我的女兒，我只要她健康快樂就好”感動了眾人。一時間網友們掀起了“幫賈玲媽媽修復舊照片”的熱潮。

事實上，除了修復老照片外，更值得一提的還有AI在修復文物方面的應用。

2019年9月，《你好，AI》紀錄片的熱播讓人們驚歎於AI早已融入了我們的生活。拍攝團隊跨越亞洲、歐洲、美洲和非洲，到達了42個城市，採訪了77個人物，通過15位主人公的故事講述了AI帶給世界的改變。

其中，被大火無情燒燬的巴黎聖母院、因自然和人為因素破壞的長城及受風雨侵蝕破損的敦煌壁畫都被AI進行了虛擬修復，專業的修復人員可以通過這些修復數據估算出所需的用料，復原這些珍貴古建和壁畫的真實樣貌。

（圖 / B站《你好，AI》）

那麼，除了已經被驗證過的影像修復，AI在文物修復方面具體還能做些什麼？

近期，三星堆遺址新發現的6座“祭祀坑”中出土了金面具殘片、鳥型金飾片、巨青銅面具、青銅神樹和若干完整象牙等500餘件重要文物，大家都期待AI能為這些珍貴文物“煥發新生”，但AI修復技術能“再顯神通”嗎？

2、數據訓練是AI的“命門”“是否用AI修復文物，首先要考慮的是AI能為文物的修復解決什麼問題，是能夠提升效率、提高準確性，還是能減少人工修復的錯誤。在這之後還需要考古和文物修復從業人員提出需求，如果遇到了人工解決不了的問題，比如巴黎聖母院的修復是可以藉助AI的，不過這個例子比較特殊。”中國人民大學歷史學院教師張林虎對「探客Tanker」坦言，他的主要研究方向體質人類學和生物考古學。

**AI修復需要大量的數據訓練，用來修復文物就面臨一個問題——基礎資料從哪裏來。**博物館中的藏品是人類物質文明和精神文明的見證物，這些物質遺存有的用於展覽，有的用於研究，但並不是所有文物都適合用做AI學習的基礎素材。

張林虎老師舉例説：“比如我們肉眼看到一些碎陶片或者瓦片，通過基本的經驗就判斷出它們質地、顏色有什麼區分。因為不同殘片埋藏的環境不同都可能導致器物表面顏色不一樣，這些工作如果由AI來完成就需要一點一點去教它，而且採集過程中需要高精度的數字圖像和建模。如果材質和色彩有差異差距，人類通過視覺及經驗可以很容易發現，但AI最初學習階段肯定是非常緩慢的，這勢必會增加金錢和時間成本。”

**此外，AI在採集文物相關信息的過程中，也存在一定的難題。**一般而言，古代人類遺留下的遺存分為可移動和不可移動兩大類，這兩者對採集工作的要求各不相同。

“大型遺址肯定不能移動，修復工作是非常複雜的過程。如果一次性的完成高精度數字化信息採集，就可以在實驗室完成復建方案的設計。從論證邏輯來説，一次性數字化採集可能會減少人為損傷。在實驗室內確立復建方案階段，由於有數字化信息，各個學科的科研人員更容易集體參與且不必親臨現場。但對於小的可移動的文物來説，這樣的工作可能不是必要的。比如一個陶罐可能有幾十塊甚至上百塊，一個碎片有可能是陶罐的邊沿也有可能是其他部分，在如此多樣的情況下AI修復並沒有被驗證為可行的方式。”張林虎老師對「探客Tanker」説。

據悉，巴黎聖母院和長城的修復是比較特殊的案例，首先，修復人員不可能每天都在現場進行觀察，而且建築物需要用不同的材質和結構不斷地進行嘗試，這需要多方面的知識。此時，AI的強大運算能力就可以給出更好的方案。

**“我們要明確的是，修復文物的目的是什麼，是要做成一個完整的，可供觀賞的物品還是用於不斷研究。三星堆文物修復是否嘗試使用AI，取決於這個方法存在的潛在好處。”**張林虎老師強調説。

他以金箔面具修復為例，談及金箔面具最終是為了放在博物館裏展示，那麼這種變形的文物修復一定少不了人工參與，那使用AI的意義就不大。而就敦煌壁畫這類文物的修復而言，研究人員可能只有一次機會近距離地仔細觀察，如果有高清的數字模型就可以為不同研究需求提供資料。

“畢竟這些文物非常珍貴，重要的還是那一點——修復這個東西只是為了展示還是為了研究。”張林虎老師説。

因此，要使用AI修復就要明確它的優勢在哪裏，即便有優勢也要考慮是否合適，是否為當下的最佳選擇。

就像巴黎聖母院的修復工作，不是所有人都能去現場參與，但有了數字化的信息，大家都可以使用AI去做修復，然後文物修復的專業人士就可以進行綜合判斷並重建巴黎聖母院。而目前的很多文物修復工作面對的都是相對“普通”的東西，使用AI的成本可能過高。

要不要用AI修復文物不能一概而論，也許它並非每一件文物修復中的“最佳工具”，但這項技術無疑給社會的進步和文明的豐富帶來了不可磨滅的價值。

3、AI讓每個人成為藝術家毫無疑問，AI修復技術在一定程度上激發了人們的創造力，無論是上述的老照片、黑白影片還是珍貴文物，AI修復技術不斷帶給我們新的驚喜。但客觀來説，目前AI修復技術還存在不少難點。

“AI圖像修復技術的難點在於從複雜多變的背景中提取有效的信息生成符合人的感官的信息。前者涉及到訓練樣本的多樣性以及模型的範性，後者則涉及模型的生成能力。”從事AI圖像修復工作的技術人員告訴「探客Tanker」。

在他看來，圖像修復的難度取決於場景的複雜性以及前景區域的大小、形狀及場景的亮度等多種因素。在限定情況下，如遮擋物的形狀、大小和背景信息相對一致的情況下修復難度中等偏下，但根據條件的擴大，模型的修復難度急劇上升。

我們常見的AI圖像修復大部分是人臉修復，這種AI模型使用生成對抗模型、注意力模型以及門卷積，可以修復不同面積與形狀的遮擋圖像。

目前，進行AI圖像修復工作一般包括三個步驟：

1.找到所有的照片缺陷：摺痕、磨損、破洞等等；

2.基於所發現的照片缺陷周圍的像素值來進行圖像修復；

3.為圖像上色。

李煥英舊照修復的動圖也展示了這三個步驟。

目前，AI修復圖像的技術在受限環境下基本達到了“可騙過人”感知的程度。相比於傳統的圖像修復技術，利用AI修復可以在保持背景區域與前景區域的語義一致下還原出遮擋區域。

相比於早期深度學習算法，AI修復技術以生成對抗模型作為主流，且使用多種注意力模型與門控捲積等特殊卷積層來提升恢復區域邊緣的真實性，這也是AI修復技術能做到高度還原的原因。

GitHub上的開源工具PaddleGAN就可以實現這些圖像的修復，還能做出動態效果，比如前段時間抖音上很火的“螞蟻呀嘿”，不少明星也跟風拍了視頻。

據「探客Tanker」瞭解，AI圖像修復從算法的角度來説技術性是非常強的，需要專門的研究者去開發，但從使用者的角度來看，結合這些開源工具是可以邊學邊做的。

“只要掌握一些基礎的編程知識，知道怎麼在電腦裏搭一個虛擬的編程環境，把開源項目下載下來根據裏面的詳細指導一步步跟着教程去做就好了。”大谷作為一個“半路出家”的AI初學者對「探客Tanker」説道。

AI正全面滲透進我們的生活，大到國家的基建與安防，小到我們的手機與照片。在國家十四五規劃中，明確指出以人工智能為代表的新一代信息技術將成為推過國家創新發展的重要驅動力之一，包括AI修復在內的一系列落地應用都是AI全面進入每個人生活的實踐。

隨着技術的不斷迭代和政策的逐步完善，也許我們每個人都能成為“AI藝術家”——借AI技術穿越千年和歷史對望，抑或創造出更有趣的未來。