跨越時代的修復計劃，如何重回香港電影黃金年代？_風聞
新眸-08-23 10:35
作者｜鹿堯
80年代，燈紅酒綠的香港，錦衣夜行的武俠劍客、打拼江湖的英雄好漢，在銀幕上掀起了一波又一波的熱潮，比如徐克導演的《蜀山·新蜀山劍俠》中，鄭少秋扮演的紫衫劍客揮劍破空踏雲而來，每一個眼神、每一次劍舞，描繪出那個年代人們的武俠夢。
那時的港片紅極一時。無數明星為整個亞洲標明瞭他們的黃金時期，無數經典角色和場景留在記憶裏，成就許多人的情懷。然而，當我們再次重温這些影片時，卻發現那些令人印象深刻的神情、飛舞的長髮、以及鋭利的劍影，隨着時間的推移，已經變得模糊、昏暗、不清晰。
這種與記憶中的映像差距，讓許多經典無法完美地被傳承下去，也與新一代的觀眾產生了難以跨越的鴻溝。
一個時代的重生，總是技術與藝術、商業與情懷的完美融合。如今，抖音和火山引擎見證了這片歷史的痕跡，他們和中國電影資料館共同發起了“經典香港電影修復計劃”，打算修復100部經典影片，其中10部為“人工+AI”精修，其餘90部為機器修復：
用深度學習模型，針對膠片損傷進行自動檢測，模糊、撕裂、褪色、劃痕等問題在AI的幫助下被快速識別；使用基於stable diffusion的視覺大模型的生成能力，對每一幀影像進行修復，將模糊、磨損的港片重新翻新，解決了老舊影片的畫質損傷，比如將在黑暗的場景中被掩蓋的細節變得更清晰，褪色的場景變得鮮豔。
01
老港片的新技術革命
多年以前，膠片技術成為主流，很多港片都是在膠片上進行拍攝和保存的。
誕生於上世紀四十年代之前的影像膠片，幾乎都是硝酸片基，這種材質超過40度極易自燃，後來採用醋酸片基，但時間長了，老電影的畫面就會出現褪色、扭曲、酸變等非常多的瑕疵，加上存儲過程中，難免遇到不恰當的温濕度並被反覆搬運，經年累月，影片會遭受撕裂、黴變等損傷，以及反覆放映導致的劃痕、閃爍、丟幀、畫面模糊等問題。
這些損傷不僅體現在視覺上，它們還遮蔽了影片原本的美學價值。例如當火山引擎的團隊深入到《蜀山·新蜀山劍俠》的修復中時，他們也面臨了同樣的困難。
這部經典之作，和許多其他老港片一樣，畫質損傷十分嚴重，加上本身人物場景豐富多樣，又增加了修復難度。有修復人員表示，“《蜀山·新蜀山劍俠》裏打戲非常多，人物拖影太大，這靠人工就很難去完全解決。”
傳統的修復技術，主要是依賴人工逐幀進行，一部電影膠片大概有12到15萬幀，往往需要十餘人的修復團隊共同完成，平均每人需要負責一萬多幀，修復一部影片甚至要花費數年時間。除此之外成本也高，並且受早期的設備和存儲方式限制，以及拍攝年代、方式等不同，在處理清晰度、流暢度等方面仍少不了侷限，最終的畫質也參差不齊。
舉個例子，像《蜀山·新蜀山劍俠》這類有眾多武打場景的電影，有快速的動作和切換，靠傳統技術常常難以準確捕捉，這就導致畫面拖影的問題一直很難解決。
另一方面，影片修復不僅僅是為了提高清晰度，更重要的是，還要保留老片的年代感，實現“修舊如舊”。火山引擎的修復團隊也強調，過於現代的修復方法，反而會使電影失去原有的氛圍和情感。
火山引擎作為字節跳動旗下的雲服務平台，雖然直到2021年才正式對外發布品牌，但已經在視頻技術上積累了相當豐富的經驗，基於抖音億級DAU打磨的音視頻技術沉澱，視頻雲就是其重要的能力板塊之一。
從產品的角度來看，火山引擎視頻雲的存在，是為了面向體驗打造出集視頻點播、直播、實時音視頻、智能處理、雲遊戲等一站式音視頻服務，為用户提供互動、播放、畫質、性能於一體的極致體驗。
時間推移，火山引擎視頻雲的能力象限不斷升級，投射到這次修復老港片的項目，也是他們的一次嘗試。
02
舊的時代與新物種
如果從電影修復的幾個環節來看，也很容易發現這次火山引擎港片修復計劃帶來的不一樣。
在常規的清潔、借補膠片的物理方式基礎上，他們將傳統人工與AI算法修復相結合，包含了AI修復和藝術修復兩個重要環節，修復畫面和音效損傷的同時，進一步去還原色彩、優化畫質。而在AI修復的實踐裏，最大的技術亮點就在於：首次將視覺大模型應用到老片修復。
不同於過去，火山引擎使用的是基於Stable Diffusion的視覺大模型，後者擁有更強的生成能力。因為有了更大的數據規模、更多的模型參數、更豐富的算力以及更先進的算法設計，AIGC模型才可以生成更逼真、多樣且更好泛化能力的內容。
另一邊，有足夠的研究證明，從大數據集中提取的先驗知識，對於提高模型性能至關重要。尤其是面對像老片修復的特殊任務：場景數量有限，且退化模型複雜繁多。所以相比過去“為特定任務定製”的模型，修復團隊更需要的，是一個能夠從大數據集中學習大量先驗知識的生成模型。
這樣一來，從技術和影片需求角度來看，視覺大模型的強大生成力和深厚的先驗知識，能夠針對解決老片的各種損傷，無論是清晰度、色彩、流暢度還是瑕疵，都能給港片帶來全面的畫質提升，讓內容的紋理細節更加細緻逼真。
“為了更好地用這些先驗知識，我們的基準模型已經在數百萬張圖像上完成迭代和訓練，還疊加了自己的老片修復網絡。”團隊成員補充道。
實際上，視覺大模型在處理修復過程中，仍會出現如效果不穩定、算力消耗巨大但效率低下等問題，針對老舊電影修復的特殊場景，火山引擎多媒體實驗室對視覺大模型做了三個層面的算法優化：
在圖像生成方面，通過控制模型的邊界條件、強化高質量生成空間等手段，顯著提升大模型的圖像輸出質量；在視頻場景裏，通過採用設計時域的自編碼器、光流特徵對齊、時域條件約束等技術手段，讓大模型在修復的過程中可以使用前後幀的信息，更好地處理視頻任務；同時，火山引擎還攜手Intel在算法和工程上進行了多項優化，能顯著提升大模型在4K場景下的處理效率併兼顧算力成本。
再比如流暢度方面，火山引擎自研了一種智能插幀算法，用於處理如武打場景中的高速動作。通過對前後幀的內容進行分析，生成中間幀內容，提升幀率，減少卡頓感。當我們欣賞修復後的成龍出演的《A計劃》時，每一場緊張刺激的追逐和激烈打鬥都得到了細緻流暢的呈現，讓觀眾沉浸在一種更加真實的觀影體驗中。
此時你會發現，當視頻雲具備成熟的AI技術，並且將它運用在實際場景中解決問題，這其中不僅會發生奇妙的化學反應，還向外界證實了一個新的思路，將AI技術發展在視頻應用上這件事，不僅有效，而且非常有前景。
03
AI和視頻沒有邊界
其實早在多年以前，就已經有不少互聯網公司開始參與到老電影的修復中來，例如愛奇藝曾推出“全球經典拷貝修復計劃”，將影片清晰度提升至4k；優酷也將影視的修復計劃納入過業務當中。拯救經典老片甚至已經成為全球範圍內的共識。
近年來，隨着AI技術的迅速發展，智能創作成為了AI+視頻的重要方向和落地場景，不僅展示了AI在視頻領域的巨大潛力，也進一步深化了AI和視頻之間的密切關係。
在剛剛過去的8月22日“火山引擎視頻雲&AIGC技術大會”上，火山引擎總裁譚待將當下形容為一個“全視頻化時代”：全天無休不停歇帶貨的數字人直播、虛實融合遠程監控車輛狀況的智能車控、突破空間隨時提供服務的金融智能客服……視頻化的應用場景已經滲入到我們生活的方方面面。
他們發現，在全行業加速視頻化的進展中，社交、資訊、電商、音樂等各類應用，逐漸將視頻類功能視為增強用户粘性的重要手段，截至 2022年4月，使用率前100的App裏，有69%具備點播、直播等視頻功能；隨着消費互聯網到產業互聯網的不斷滲透，視頻類功能在行業的地位將變得更加重要。
在這一過程中，以AIGC為代表的AI能力、Apple Vision為代表的MR/XR等技術迅速崛起，虛擬遊戲、遠程直播……現實與虛擬世界的壁壘被打破，用户對視頻的體驗不僅僅在於看見，對更加清晰、沉浸、智能的要求也越來越高。
而企業面臨的主要問題，是如何擁有並利用好AI和視頻技術，來滿足終端用户這些日益增長的需求。
通過這次大會我們瞭解到，在這樣一個時間節點，火山引擎藉助智能創作產品的AIGC能力升級了視頻雲的解決方案，進一步降低了視頻製作門檻，作為字節跳動能力溢出的一個方面，幫企業解決音視頻方面的技術挑戰。回顧很長時間以來團隊所做的事，像之前修復老動畫、演唱會等等，背後都是長時間技術經驗的累積。
回到一開始的港片修復這件事上，在影視文化中，老電影占有不可撼動的地位，通過AI技術和人工修復的結合，電影修復的流程不僅會更加高效，而且在保證質量的前提下，能達到一定的標準化。這意味着，AI重現歷史情懷的同時，將整個行業推向更加健康的方向發展，也是科技深入生活場景的又一個縮影。