艾让老照片“笑”！到底为什么这么神奇？
人工智能对黑白照片的还原，感动了人们对往事的追忆，其操作步骤并不复杂。在“AI还原老照片”的视频中，胡经过AI色彩还原、AI清晰度增强、人脸精细化、手绘微调几个步骤，在人工智能的帮助下“复活”了。
那么，这项神奇的技术是如何实现的呢？
AI修复照片的步骤及其背后的算法
一般来说，修复照片主要有三个步骤——找瑕疵、修复瑕疵、上色。由于胡复原的照片没有明显破损，他展示的步骤主要是上色的步骤。发现和修复缺陷是一个“训练”算法的过程，需要在大量的图片中进行缺陷标记和修复，才能为后续的自动修复构建完善的算法模型。
为了方便大家学习，胡公布了自己的开源项目——paddle gan和DFDNet。背后的GAN和DFDNet是人工智能修复照片的常用算法。
GAN，即生成对抗网络，它的模型通过两个模块——生成模型和判别模型的交互作用，达到生成图片的结果。生成模型负责生成图片，比如给定一系列小狗图片后，生成一张不属于给定图片的小狗图片。判别模型负责将生成模型生成的图片与真实图片区分开。它的“互动”过程类似于生成的图片“探索”出一只三只眼的小狗的生成，被判别模型“回击”后，它学习到小狗不是三只眼。两者相互作用的结果是，生成的模型最终可以生成一个“假”图片，使得判别模型无法将其与真实图片区分开来。
DFDNet，即深度人脸字典网络，是基于不同人的人脸的四个组成部分——两只眼睛、鼻子和嘴巴——基本相似的事实，算法可以通过对比大量不同的高清人脸图像来构建人脸组成部分的“字典”。用的时候可以“匹配”，就像字典里从第一个字母开始缩小范围一样。你可以用这个过程来指导面部修复。
人工智能修复照片算法的其他应用
人工智能修复老照片的技术不仅可以修复黑白、高糊、破损的照片，还可以修复黑白电影。它的好处不仅仅是“回忆过去”。在还原历史细节的同时，不仅仅是还原照片，更是传承了一种文化。
随着5G时代的到来，在大数据和云计算的“加持”下，AI胶片还原的技术甚至可以用于即时视频的实时还原和优化，解决画面不清晰、抖动和噪点等问题...多种技术的结合，可以带来AI在安防、交通、医学影像、影视拍摄、直播等行业的广泛应用。
专家:于涵，中国传媒大学副教授。