人工智能复原黑白照片给了人们回顾过去的冲动，它的操作步骤也并不繁芜。在“AI还原李焕英老照片动态影像”视频中，胡文谷借助人工智能，在AI 色彩还原、AI 清晰度增强、脸部精修、手绘微调的几步后，便“复活”了李焕英。
那么，这一神奇的技能是如何实现的呢？
AI修复照片的步骤和背后的算法
一样平常情形下，修复照片紧张有三大步骤——创造毛病、修复毛病和上色。由于胡文谷所还原的李焕英的照片并没有明显的破损，以是他展示的步骤紧张是上色的步骤。创造毛病和修复毛病是一个“演习”算法的过程，须要在大量图片中标记毛病和修复毛病后才能建构起一个完善的算法模型，用于后续的自动修复。
为了方便大家学习，胡文谷公布了自己利用的开源项目——飞桨 PaddleGAN 和 DFDNet，其背后的GAN和DFDNet是人工智能修复照片的常用算法。
GAN，即天生对抗网络（Generative Adversarial Networks），其模型通过两个模块——天生模型和判别模型的相互“互动”达到天生图片的结果。天生模型卖力天生图片，比如在给定一系列小狗的图片后天生一张不属于所给图片中的小狗图片。而判别模型则卖力把天生模型天生的图片和真实的图片区分开。其“互动”过程类似于，天生图片“试探”着天生一只有三个眼睛的小狗，被判别模型“打回”后学会了“小狗不是三只眼睛”这个事实。两者的互动结果便是，天生模型末了可以天生“以假乱真”的图片，使得判别模型无法将其与真实图片区分开。
DFDNet，即深度人脸字典网络（Deep Face Dictionary Network），其事理基于不同人的脸部四个身分——两只眼睛、鼻子和嘴巴是基本相似的，算法则可以通过比拟大量不同的高清人脸图像，构建出人脸身分的“词典”。在利用时便可以进行“匹配”，就像查字典从首字母开始缩小范围一样，可以利用这个过程辅导人脸修复。
AI修复照片算法的其他运用
人工智能修复老照片的技能不仅可以修复黑白、高糊、破损的照片，也可以曾经的黑白电影。其带来的益处已不仅仅是“回顾过去”那么大略了。在使历史细节复原的同时，其修复的不仅是照片，更是一种文化传承。
随着5G时期的到来，有了大数据和云打算的“加持”，AI修复影片的技能乃至还可以用来对即时视频进行实时地修复优化，办理画面不清晰、抖动、噪音问题……多技能结合，可以带来AI在安防、交通、医学影像、影视拍摄、直播等行业的广泛运用。
专家：中国传媒大学副教授于晗