燃爆！奧運8分鐘AI影片火了，巴赫主席：感謝中國黑科技_風聞

魚羊 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

前沿AI科技，現在已經被用在了奧運會上。並且背後提供支持的，是中國科技力量。

就在巴黎奧運會比賽日正式開始，逐漸點燃觀眾激情的同時，一支“奧運8分鐘”短片也受到關注。

不僅國際奧委會主席巴赫力推：“感謝中國AI科技，讓這些女性在體育運動中的成就煥發新的色彩。”

網友們也紛紛點贊：

AI技術以現代的清晰度將歷史時刻帶入當下生活。

短片名為《永不失色的她》（To the Greatness of HER），由阿里巴巴和國際奧委會聯合推出。

百年奧運史上偉大女性的影響故事在此被濃縮在寶貴的8分鐘裏，旨在致敬一代又一代在奧運賽場上不斷實現從0到1、不斷突破和拼搏的女運動員們。

值得關注的是，這支8分鐘短片不僅用上AI為歷史時刻重賦色彩，其中還有大模型、AIGC技術的加持。

永不失色的她

不少朋友可能已經關注到了，奧運時隔100年再次在巴黎召開，其中一個明顯的變化是，100年前奧運項目罕有女運動員參與，而在2024年巴黎奧運會上，男女運動員比例首次達到了1:1。

而另一個顯著的改變是，這也是首屆廣泛應用AI技術的奧運會。

**△**阿里雲AI增強視頻

阿里雲和國際奧委會攜手，希望用第二重變化帶來的技術變革，向公眾展現更多推動了第一重變化的女運動員們歷史上珍貴的賽場時刻。

比如蘇珊·朗格倫（Suzanne Lenglen），女子網球史上最偉大的運動員之一。

1921到1926年間，蘇珊·朗格倫保持了長達5年的世界第一。

而在傲人的賽場成績之外，蘇珊還是第一個打破女子網球運動服裝保守規定的人——

改長袖為短袖，改長裙為過膝百褶裙，把網球裙的重量從18公斤改到了0.18公斤。

可以説，是從她開始，網球女運動員們得以掙脱服裝的束縛，在賽場上盡情發揮。

又比如首位奧運男女混合雙向飛碟女子冠軍張山。

在1992年之前，女子雙向飛碟並非正式奧運比賽項目，雙向飛碟比賽是男女混合項，就是説，女運動員被允許參加該項目的男子比賽。

張山之前，這個項目一直由男子選手獨攬金牌。而就在1992年，張山改變了這一切。

預賽中，張山以150靶全中的成績成功進入半決賽；接着，又在半決賽中平了世界紀錄，以200發200中的成績闖入決賽。

在決賽中，張山獨自面對5名男子選手的挑戰。最終，她贏得了比賽，也贏得了全場的尊重和歡呼。

頒獎時刻，分獲銀牌和銅牌的對手將張山高高扛起。一張經典照片也有中國射擊隊另一位傳奇——許海峯當場記錄下來。

還有第一位正式參加波士頓馬拉松的女性——凱瑟琳·斯威策（Kathrine Switzer）。

1967年，19歲的凱瑟琳“冒天下之大不韙”隱瞞性別報名了波士頓馬拉松。在當時，馬拉松被認為是“女性不宜”的運動，甚至就在凱瑟琳本人的比賽過程中，主辦方工作人員突然出現要撕掉她的號碼牌，並衝她大吼：“你給我滾出賽道”。

直至她跑完全程，組委會也不承認她完賽的事實，還痛斥她擾亂了比賽。

“你想證明什麼？”

這是當時的記者追問凱瑟琳的問題。

60年後的今天，凱瑟琳親自在巴黎的這8分鐘裏給出答案：

不只是我，每個女性都有資格去做她想做的事。

這就是《永不失色的她》影片中的三位主角。為了讓屬於她們的歷史瞬間更加真切、生動地被還原出來，可以看到，阿里雲用AI修復技術，為老照片和老視頻進行了上色和基於生成技術的補全。

該項目主要包含三大處理步驟。

清晰化：藉助圖像超分辨率技術，將低分辨率的老照片轉化為高分辨率的清晰圖像。

上色化：通過先進的圖像上色技術，為黑白照片添加逼真的色彩。

基於生成技術的視頻插幀補幀。

具體涉及的技術方案，包括基於生成對抗網絡和卷積神經網絡的圖像上色、圖像去噪和超分辨率，以及可控圖像生成技術等。

《她》背後的AI技術

聽上去，老照片、視頻修復並不是什麼新鮮事，但實際上當修復的對象變成運動影像，背後的技術難度就大大增加了。

舉個例子，蘇珊·朗格倫的照片拍攝於100年多前，效果是這樣的：

一方面，人臉已經看不太清楚了。

另一方面，背景觀眾眾多，增大了修復的複雜性。

阿里雲修復團隊想到的解決方案，是利用大模型+Stable Diffusion等生成式AI技術，加入文本引導，讓AI發揮想象力的同時，對這種想象加以控制，使之不脱離歷史本身。

具體來説，技術人員先利用擴散技術對人物面部進行重繪。在重繪過程中，為了保留原始人物信息，會結合真實的史料信息作參考，並採用ControlNet等技術，對人物面部的線條、深度等都進行了控制。

對於複雜的背景，由於透視關係，本身就比較模糊。修復團隊採用的方案聚焦照片中的重點人物、元素進行修復，對背景則只進行小範圍的修復，最後再將前後景拼接起來。

為了讓色彩更加自然，阿里雲修復團隊還結合了歷史學家的專業意見，通過對歷史色彩庫的學習，讓AI上色的準確率達到了80%以上。

另外，在超分辨率方面，阿里雲的技術方案能在1秒內把640p分辨率圖像超分到4k分辨率，清晰度提升25倍。

視頻修復方面，阿里雲修復團隊主要解決了視頻前後一致性和連續性問題。

舉個例子，修復一段跑步視頻，如果只是做逐幀上色，算法有可能把運動員的褲子一會兒上成紅色，一會兒上成黑色。

修復團隊對此進行了專門的優化，包括對視頻進行細緻拆分，逐個片段將上色效果、清晰度調整到最佳。

運動影像還有一個特點，是運動變化很快。對此，阿里雲修復團隊基於生成技術，對老視頻進行了插幀補幀，以達到更好的連續性效果。

事實上，由於修復的難度，最後我們看到的巴奧這8分鐘的成片，是在多輪反覆修改後呈現的。

在這個過程中，修復團隊一遍又一遍耐心地揣摩，甚至“已經看不出哪一張更像本人了”，核心原因，是在修復的過程之中，技術人員自身也受到了女運動員們的鼓舞：

希望能通過修復這組照片，讓更多人瞭解到歷史上的這些重要事件。同時也希望通過修復技術，讓凱瑟琳女士等打破障礙、提高競技標準的女性的精神激勵更多人。

這也正是前沿科技對於歷史文化遺產的價值所在：

AI能夠讓生活在當下的人們更直觀、更真切地感受到埋藏在歲月長河裏的歷史印記。科技力量正在人類人文精神的延續和保護中發揮越來越大的價值。

其實，每一屆奧運會不僅給運動員，也給觀眾們帶來了很多感動和淚水。

當故事連點成線，在百年甚至更長的時間維度去觀察，這些感動會凝結成更值得傳承和銘記的人文精神。

《永不失色的她》是如此。那些賽場上更高、更快、更強、更團結的精神亦是如此。

AI技術的加持，加強了對歷史影像的保護和傳播，一方面能讓公眾更低門檻地瞭解其中故事和發展。

另一方面，也讓大家看到了人文與科技更深層次結合帶來的價值。

One More Thing

前面説到，巴黎奧運會是首屆廣泛應用AI技術的奧運會。

如果你也關注了比賽，這樣高自由度、“子彈時間”式的回放畫面想必並不陌生：

另外，在巴黎奧運會上，雲計算正在替代衞星，成為奧運賽事直播的主要方式。超過三分之二奧運直播信號將通過阿里雲支撐的奧運轉播雲，從巴黎傳輸到全球200多個國家和地區，走向數十億觀眾。

而云+AI的組合，正在給坐在屏幕前的全球觀眾，帶來更多新鮮、酷炫的體驗。

奧委會主席巴赫評價：阿里巴巴用雲計算和AI技術為奧運會和體育的未來作出了寶貴貢獻。

在奧運會的技術進程中，現在，中國技術力量成為了舞台中心那一個。