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1、一共分為四大功能,不論是照片處理還是修復照片都可以輕松搞定;
2、結合AI智能技術,修復照片更高效,得到的照片更自然;
3、可以將一系列清晰度,分辨率低的照片導入進來進行修復美化;
4、可以用它來提高老舊照片的清晰度,增強照片的畫質;
老視頻修復爆火,卻惹惱了歷史學家:這并不是照片的本質
近年來,人們對歷史的興趣逐漸濃厚,同時隨著AI技術的進步,越來越多的技術人轉向了老視頻修復。
比如大谷,在大谷的老視頻修復系列項目中,我們能看到百年前的老北京面貌、聽到最純正的京片子,還能看到百年前老上海的時裝秀。
在多次接受文摘菌采訪時,大谷總是會提到一個人,那就是Denis Shiryaev。
在YouTube上,你可以在Denis Shiryaev的個人頻道中,在1911年的紐約街頭漫步,或者是乘坐20世紀初Wuppertal的飛行列車、甚至是在1888年的Leeds花園里見證動態影像的誕生。
Shiryaev的YouTube頻道是他位于波蘭Gdansk的公司Neural Love的展示平臺,該公司主要利用神經網絡和算法的結合來檢修歷史圖像。一些現存的膠片已經被清洗、揭開、修復、上色、穩定、修正到每秒60幀,同時分辨率也上調到了4K。
對于觀眾來說,這幾乎有種時空穿越的感覺。Shiryaev在Neural Love的同事之一Elizabeth Peck說:“我們的客戶,甚至YouTube的評論員都一致指出,它讓你真實的感覺到‘我在這里看著別人做這件事’,在此之前,你更多地是在看一些更藝術或電影的東西。”
但是,這些修復后的視頻和圖像并沒有讓所有人都滿意。對于一些藝術和圖像制作的歷史學家來說,將有百年歷史的檔案變得現代化會帶來一系列問題,即使是在黑白照片中加入色彩這件事,也受到了激烈的爭議。
都柏林大學學院藝術史和文化政策學院副教授Emily Mark-FitzGerald說:“彩色化的問題在于,它讓人們把照片當成簡單的通往歷史的窗戶,可這并不是照片的本質。”
Peck認為Neural Love向客戶清晰展示了該公司的“修復和增強”功能可以產生的巨大差異。他們認為去除劃痕、噪音、灰塵或其他在處理過程中,去除瑕疵是一個比放大和著色更道德的過程。她說:“你只是把膠片還原到了它的原始狀態。”
為了看到這個功能,你必須同意社交媒體的cookies。
然而,這不是許多學者所持的觀點。大英圖書館的新聞和動態圖像首席策展人Luke McKernan對Peter Jackson 2018年第一次世界大戰紀錄片《他們不會老去》(They Shall Not Grow Old)表達了強烈不滿。
《他們不會老去》將西線的鏡頭進行了放大和彩色化。在McKernan看來,讓鏡頭看起來更現代破壞了它們,“這是一種無用功,”他寫道,“彩色化并沒有讓我們更接近過去,而是強化了現在和當時的差距。它不能使人連接,而是制造了差異”。
突然涌入1910年代紐約街頭的色彩,并不是賽璐珞(合成塑料)本身繪制的,那些信息從來沒有在那里存在過,紐約人每秒60幀的漫步而增加的額外幀數也是全新的。
Neural Love在它的剪輯上使用了其他幾個操作程序,一次一次慢慢地修補和微調。為了給片段上色,它使用了開源軟件DeOldify,其開發者Jason Antic和Dana Kelley正在收尾一款全能的圖像修復和上色工具。“雖然這非常痛苦,”Kelly說,“(我們經歷了)大量的訓練和大量的失敗實驗”。
對于Mark-FitzGerald和其他攝影史學家來說,DeOldify和Neural Love這樣的工具可能會讓照片看起來很神奇,但它們有可能會掩蓋過去,而不是照亮它們。
她說:“即使作為一位照片歷史學家,我依然會看著它們,然后想,哇,這是一張相當引人注目的照片。但我的下一個反應就是說,'好吧,為什么我有這種反應?而這些干預修復過程的人到底在做什么?這個人增添了什么信息?他又刪除了什么?”
不過,DeOldify和Neural Love認為,他們的工具是彌補一個世紀以來技術進步所帶來的理解差距的一種手段。他們的技術是一種可以讓抖動的圖像看起來突然變得很現代的手段。但對于歷史學家來說,現在和當時的距離才是重點。“是努力創造了理解,”McKernan寫道,“沒有這一點,就沒有真正的同情,只有虛假的情感。看起來像上周拍攝的電影只能屬于上周。”
Peck將Neural Love的作品與佛羅里達州薩爾瓦多-達利博物館(Salvador Dali Museum)的一個裝置相比較,這個裝置操縱了藝術家的圖像,使圖像要求游客拍一張自拍。“(我們)是在做一些更容易被現代人接受的東西,現代人習慣于用一種非常不同的方式與媒體互動。“
“我們認為我們的作品是對原作的改編,類似于對莎士比亞的現代演繹,或者將文學作品翻譯成另一種語言,”Shiryaev通過電子郵件補充道,“改造原著所涉及的選擇(或者在這種情況下,技術)有其自身的藝術價值,但源頭內容仍然是其獨立的藝術形式(并且值得被體驗)。我們的工作旨在轉變對原作的獲取和認知,而不是對其真實性或藝術價值構成挑戰”。
Antic和Kelley并不幻想經過DeOldify處理后的圖像會具有歷史上的準確性,盡管他們其實是對訓練神經網絡的實用性有所保留。確保彩色電影的準確性是“一個完全無法解決的問題”,Antic解釋說,DeOldify使用現代圖像來訓練其人工智能,“我們知道這是一個很大的弱點,因為,別的先不說,它更偏向于讓人穿藍色牛仔褲”。
相反,他們說,他們更希望DeOldify被用作一個平臺,在一個專業的、人類色彩師確保一切都有適當的歷史研究之前,這個平臺可以把耗時的(如建筑,樹木和天空)色彩化的部分處理好。
Neural Love向那些想要進行視頻著色和潤色的客戶闡明了一點。“我們很清楚這一點:這些圖片不是歷史上準確的,”Peck說,“這是一個神經網絡根據影片中存在的矢量做出的最佳猜測”。
為了防范任何人取信于DeOldify圖像的表面意義,用戶可以選擇在他們用該軟件改編的任何圖像上留下水印。然而,由于DeOldify是開源的,許多其他使用它的開發者并不屑于添加水印。"我們無法控制世界上其他地方用它做什么,”Antic說。“我們能做的最好的事情就是努力成為某種程度上的思想領袖”。
當然,原始視頻仍然存在,Shiryaev的YouTube視頻分解了修復過程中的每一步,所以沒有人會誤認為他們的成品是原版。Kelly將他們的工作比作閱讀抄寫的日記,而不是原始的難以辨認的涂鴉。
不過對于歷史學家來說,他們的軟件所具有的局限性和妥協性(Antic和Kelley很樂意承認這一點),與任何在社交媒體上看到這些圖像的人可能做出的假設之間存在著差距。讓人們感興趣是一回事,但Mark-FitzGerald說,有必要批判性地評估你所看到的東西,而不是被動地吸收任何進入你的Twitter主頁的信息。
她說,在互聯網上,這些圖像“脫離了”它們是如何和為什么被制作出來的,以及它們是如何和為什么被改變的。她已經發現有學生提交的論文中使用了虛假的彩色圖片,而學生們卻沒有意識到這一點。
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