今天就跟大家聊聊有關(guān)AI 復(fù)原100年前的京城老視頻靠的是哪三個(gè)開(kāi)源工具，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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近日，一段拍攝于 100 年前的老北京城影像被央視轉(zhuǎn)發(fā)，在微博上火了。據(jù)了解，該視頻出自一位 B 站的 UP 主大谷的游戲創(chuàng)作小屋。作者大谷利用 AI 技術(shù)，把一段拍攝于 1920 年的北京城黑白視頻，渲染成了高清流暢的彩色視頻，配以頗具地方特色的 BGM，還原了百年前老北京城的民風(fēng)民俗，頗有內(nèi)味。

據(jù)大谷介紹，這部拍攝于百年前的黑白視頻由于年代久遠(yuǎn)，視頻畫(huà)質(zhì)有很多噪點(diǎn)，幀數(shù)、分辨率都很低。于是他使用了三款開(kāi)源的 AI 工具來(lái)對(duì)視頻進(jìn)行處理，分別是：

• DAIN，對(duì)視頻進(jìn)行補(bǔ)幀處理，提高視頻流暢度

• ESRGAN，對(duì)視頻進(jìn)行超分辨率處理，提高視頻清晰度

• DeOldify，對(duì)視頻進(jìn)行上色處理

下面就讓我們來(lái)了解一下這三款視頻修復(fù)常用的 AI 工具，感興趣的朋友也可以學(xué)著用起來(lái)，自己處理老舊視頻哦。 

視頻補(bǔ)幀工具 DAIN

幀數(shù) （FPS）對(duì)于一部視頻的流暢度來(lái)說(shuō)影響很大，在正常播放速度下，低于 30 FPS 的視頻會(huì)讓人覺(jué)得卡頓，高于 60 FPS 的話肉眼則分辨不出區(qū)別。幀數(shù)越高的視頻帶來(lái)的流暢度一定是更高的，尤其是在慢鏡頭下，差別尤為明顯：

上圖來(lái)自另一 AI 補(bǔ)幀工具 SUPER SLOMO 的示例，將原片 30 FPS 的汽車(chē)甩尾鏡頭放慢 8 倍后，實(shí)際 FPS 不足 4 FPS，肉眼可見(jiàn)的卡頓。而通過(guò) AI 補(bǔ)幀技術(shù)，能夠?qū)⒙藕蟮囊曨l維持在 240 FPS，流暢程度可見(jiàn)一斑。

通常來(lái)說(shuō)，補(bǔ)幀的核心述求是在兩個(gè)連續(xù)幀之間插入中間幀，從而提高視頻的 FPS，而補(bǔ)幀工具需要解決的問(wèn)題就是如何通過(guò) AI 算法自動(dòng)生成中間幀。DAIN 全稱(chēng) Depth-Aware Video Frame Interpolation，即基于深度感知的視頻幀插值工具。DAIN 團(tuán)隊(duì)提出了深度感知幀內(nèi)插模型，開(kāi)發(fā)了一個(gè)深度感知流投影層來(lái)生成中間幀。

測(cè)試環(huán)境

• Ubuntu（Ubuntu =16.04.5 LTS ）

• Python：Anaconda3 = 4.1.1 & Python= 3.6.8 

• Cuda 和 Cudnn：Cuda = 9.0 & Cudnn = 7.0 

• Pythorch：定制的深度感知流投影和其他層需要 Pythorch 中的 ATen API =1.0.0

• GCC：編譯 PyTorch 1.0.0 擴(kuò)展文件（.c/.cu）需要 GCC=4.9.1 和 nvcc=9.0 編譯器

• GPU：NVIDIA GPU（作者使用的是 Titan X（Pascal）計(jì)算=6.1，支持 compute_50/52/60/61 設(shè)備）

安裝使用

下載資料庫(kù)：

$ git clone https://github.com/baowenbo/DAIN.git

在構(gòu)建Pytorch擴(kuò)展之前，請(qǐng)確保您具有pytorch >= 1.0.0：

$ python -c "import torch; print(torch.__version__)"

生成 PyTorch 擴(kuò)展：

$ cd DAIN
$ cd my_package 
$ ./build.sh

生成 PWCNet 所需的 Correlation 包：

$ cd ../PWCNet/correlation_package_pytorch2_0
$ ./build.sh

測(cè)試預(yù)訓(xùn)練模型：

制作模型權(quán)重目錄和 Middlebury 數(shù)據(jù)集目錄：

$ cd DAIN
$ mkdir model_weights
$ mkdir MiddleBurySet

下載預(yù)訓(xùn)練的模型，

$ cd model_weights
$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/best.pth

和 Middlebury 數(shù)據(jù)集：

$ cd ../MiddleBurySet
$ wget http://vision.middlebury.edu/flow/data/comp/zip/other-color-allframes.zip
$ unzip other-color-allframes.zip
$ wget http://vision.middlebury.edu/flow/data/comp/zip/other-gt-interp.zip
$ unzip other-gt-interp.zip
$ cd ..

預(yù)安裝：

$ cd PWCNet/correlation_package_pytorch2_0
$ sh build.sh
$ cd ../my_package
$ sh build.sh
$ cd ..

下載結(jié)果

用以下方法下載插值結(jié)果：

$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/UCF101_DAIN.zip
$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/Vimeo90K_interp_DAIN.zip
$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/Middlebury_eval_DAIN.zip
$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/Middlebury_other_DAIN.zip

慢動(dòng)作生成：

此模型完全有能力在對(duì)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行少量修改的情況下產(chǎn)生慢動(dòng)作效果。通過(guò)指定time_step = 0.25以生成 x4 慢動(dòng)作效果來(lái)運(yùn)行以下代碼：

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py --netName DAIN_slowmotion --time_step 0.25

或設(shè)置time_step為0.125或0.1如下

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py --netName DAIN_slowmotion --time_step 0.125
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py --netName DAIN_slowmotion --time_step 0.1

分別生成 x8 和 x10 慢動(dòng)作?；蛘吣阆胗?nbsp;x100 慢動(dòng)作拍些好玩的東西也沒(méi)問(wèn)題。

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py --netName DAIN_slowmotion --time_step 0.01

可通過(guò)以下方法創(chuàng)建gif動(dòng)畫(huà)：

$ cd MiddleBurySet/other-result-author/[random number]/Beanbags
$ convert -delay 1 *.png -loop 0 Beanbags.gif //1*10ms delay

祝玩得開(kāi)心！

DAIN 的詳細(xì)介紹：點(diǎn)擊查看

DAIN 的下載地址：點(diǎn)擊下載

分辨率提升工具 ESRGAN

我們知道，分辨率對(duì)于圖像的清晰度將產(chǎn)生直接的影響。一張低分辨率的小圖片，如果我們直接放大的話很多細(xì)節(jié)將變成“馬賽克”，這點(diǎn)相信大家都很有經(jīng)驗(yàn)。因此，直接采用普通的插值算法進(jìn)行圖片放大的話，圖中物體的邊緣就會(huì)變得模糊，而超分辨率算法就是為了解決這種問(wèn)題。

ESRGAN 是一種增強(qiáng)型超分辨率生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，能通過(guò) AI 在圖像超分辨率期間生成真實(shí)紋理，實(shí)現(xiàn)圖像分辨率的提升，效果如下圖所示： 

測(cè)試環(huán)境

• Python 3

• PyTorch> = 1.0（如果與 CUDA 一起安裝，CUDA 版本> = 7.5。更多詳細(xì)信息）

• Python套件： pip install numpy opencv-python

安裝使用

1.克隆此 github 存儲(chǔ)庫(kù)。

git clone https://github.com/xinntao/ESRGAN
cd ESRGAN

2.將低分辨率圖像放置在./LR文件夾中。（有兩個(gè)示例圖像-狒狒和漫畫(huà)）。

3.從 Google 云端硬盤(pán)或百度云端硬盤(pán)下載經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的模型。將模型放在./models。

4.作者提供了兩種具有高感知質(zhì)量和高 PSNR 性能的模型。運(yùn)行測(cè)試：提供 ESRGAN模型和 RRDB_PSNR 模型，可以配置test.py。

python test.py

5.結(jié)果在./results文件夾中。

ESRGAN 的詳細(xì)介紹：點(diǎn)擊查看

ESRGAN 的下載地址：點(diǎn)擊下載

黑白圖像著色工具 DeOldify

DeOldify 是用于著色和恢復(fù)舊圖像及視頻的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。它采用了 NoGAN 這樣一種新型的、高效的圖像到圖像的 GAN 訓(xùn)練方法，細(xì)節(jié)處理效果更好，渲染也更逼真：

NoGAN 是作者開(kāi)發(fā)的一種新型 GAN 訓(xùn)練模型，用于解決之前 DeOldify 模型中的一些關(guān)鍵問(wèn)題。NoGAN 訓(xùn)練結(jié)合了 GAN 訓(xùn)練的優(yōu)點(diǎn)（好看的色彩），同時(shí)消除了令人討厭的副作用（如視頻中的閃爍物體）。視頻由孤立的圖像生成，而不添加任何時(shí)間建模。該過(guò)程執(zhí)行 30-60 分鐘 “NoGAN” 訓(xùn)練的 GAN 部分，每次使用 1% 至 3% 的圖像網(wǎng)絡(luò)（imagenet）數(shù)據(jù)。然后，與靜止圖像著色一樣，在重建視頻之前對(duì)各個(gè)幀進(jìn)行“去舊化”（DeOldify），即使在移動(dòng)場(chǎng)景中的渲染也非常一致：

目前，DeOldify 有三種型號(hào)可供選擇，每一種都有關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，因此具有不同的用例。三種型號(hào)分別為：Artistic（藝術(shù)型）、Stable（穩(wěn)定型）、Video（視頻專(zhuān)用）。

測(cè)試環(huán)境

• Linux

• Fast.AI = 1.0.51（及其依賴(lài)項(xiàng)）。如果使用任何更高版本，你會(huì)在渲染中看到網(wǎng)格工件，而tensorboard 會(huì)出現(xiàn)故障。

• PyTorch = 1.0.1

• Jupyter Lab conda 安裝

-c conda forge jupyterlab

• Tensorboard（即安裝 Tensorflow）和 TensorboardX。非必要，但 FastAI 現(xiàn)在提供了對(duì) TF的原生支持，很好用。

prereqs:conda install-c anaconda tensorflow gpu
pip install tensorboardX

• ImageNet，是一個(gè)很好的數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練。

• GPU：要求不高。（單獨(dú)著色用普通集顯都行，大規(guī)模訓(xùn)練的話還是建議上好一點(diǎn)的顯卡）

安裝使用

打開(kāi)命令行并導(dǎo)航到要安裝的根文件夾，輸入以下命令：

git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git DeOldify
cd DeOldify
conda env create -f environment.yml

然后開(kāi)始使用這些命令運(yùn)行：

source activate deoldify
jupyter lab

通過(guò)控制臺(tái)中提供的 URL 開(kāi)始在 Jupyter Lab 中運(yùn)行。

DeOldify 詳細(xì)介紹：點(diǎn)擊了解

DeOldify 下載地址：點(diǎn)擊下載

想要自己動(dòng)手把黑白老視頻變成彩色高清視頻的朋友，現(xiàn)在就可以行動(dòng)起來(lái)啦。

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)AI 復(fù)原100年前的京城老視頻靠的是哪三個(gè)開(kāi)源工具有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。