مبرمج مشهور على يوتيوب يستعيد مقاطع فيديو قديمة من شوارع الولايات المتحدة واليابان وروسيا
هناك أستاذ على اليوتيوب مدمن على استعادة الفيديوهات التاريخية. في الوقت الحاضر، استخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لاستعادة مقاطع فيديو من شوارع نيويورك وطوكيو وأماكن أخرى من مائة عام مضت. بعد أن شهدنا مشاهد الشوارع القديمة في بكين قبل مائة عام في المرة الأخيرة، دعونا نعود إلى شوارع طوكيو ونيويورك قبل مائة عام!
هل تتذكر مقطع الفيديو لمشهد أحد شوارع بكين الذي تم ترميمه بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل مائة عام والذي انتشر على الإنترنت؟ (يرى"قامت الذكاء الاصطناعي باستعادة مقطع فيديو لمشهد شارع في بكين بجمهورية الصين، وهو مقطع شائع على الإنترنت، ويأخذك عبر الزمن")
كيف كانت تبدو المدن الأخرى حول العالم خلال نفس الفترة؟ استخدم المهندس الروسي دينيس شيرييف تقنية الذكاء الاصطناعي لاستعادة العديد من مقاطع الفيديو القديمة وأصبح مشهورًا على موقع يوتيوب.
من موسكو في عام 1896، إلى نيويورك في عام 1911، ثم إلى طوكيو في عام 1913، سمح دينيس لمستخدمي الإنترنت بالتعرف على عادات هذه المدن قبل مائة عام.
لقد أصبح ترميم "القطار يصل إلى المحطة" ناجحًا
في فبراير/شباط من هذا العام، قام دينيس شيرييف بتحميل مقطع فيديو على موقع يوتيوب لأول فيلم في تاريخ البشرية تم ترميمه باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي - "وصول القطار إلى المحطة".
وإلى دهشته، أصبح الفيديو حديث الساعة بين عشية وضحاها، وحتى الآن تمت مشاهدة الفيلم المرمم أكثر من 4 ملايين مرة.
وبعد مرور 125 عامًا، قام دينيس بتلوين الفيلم الأصلي الصامت بالأبيض والأسود لمدة 50 ثانية باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي، وتمت ترقيته إلى نسخة عالية الدقة بجودة 4K و60 إطارًا في الثانية، مما يسمح لنا اليوم برؤية صورة تاريخية أكثر واقعية.
ترميم مقاطع فيديو من نيويورك وطوكيو وموسكو: مهمة سهلة لمستخدمي الإنترنت
بعد أن تلقى أول عمل ترميمي له استجابة هائلة، قام دينيس، بناءً على طلب العديد من مستخدمي الإنترنت، بترميم العديد من مقاطع الفيديو القديمة للسماح للجميع بتجربة موسكو ونيويورك وطوكيو قبل مائة عام.
1896 موسكو: شارع تجاري مزدحم
اختارت آلة الزمن التي ابتكرها دينيس موسكو لأول مرة في عام 1896. تم بناء المدينة على طول نهر موسكو في عام 1147 ولها تاريخ يمتد لنحو 900 عام.
في نهاية القرن التاسع عشر، كانت روسيا قد أكملت للتو الثورة الصناعية، وكان فيها أكثر من 20 ألف مؤسسة صناعية وتجارية.وصل عدد العمال إلى 120 ألف عامل.
يُظهر الفيديو شارع تفرسكايا في موسكو، الذي تصطف على جانبيه المحلات التجارية ويعج بالعربات التي تجرها الخيول ورجال الشرطة والتجار.
على بعد أقل من 2 كيلومتر، يمكنك المشي على طول هذا الشارع إلى الكرملين الشهير، الذي كان مقر إقامة القيصر في ذلك الوقت وهو الآن القصر الرئاسي لروسيا.
نيويورك 1911: الحلم الأمريكي للمهاجرين الأوروبيين
كما اختار دينيس أيضًا مقطع فيديو شهير لمدينة نيويورك من عام 1911 لترميمه.
هذا الفيديو الذي تبلغ مدته 8 دقائق و35 ثانية يأخذ الناس إلى عام 1911، عندما كانت الولايات المتحدة في فترة من التحضر السريع وخلقت الثورة الصناعية الثانية عددًا كبيرًا من الوظائف في الولايات المتحدة.
تم تصوير الفيلم الأصلي من قبل شركة سويدية وكان بعنوان "رحلة إلى نيويورك".
افتتحه متحف الفن الحديث في عام 2018
في نهاية القرن التاسع عشر وبداية القرن العشرين، اختار عدد كبير من الأوروبيين العاطلين عن العمل بسبب الركود الاجتماعي السفر عبر المحيط لملاحقة "الحلم الأمريكي".
بلغت الهجرة من أوروبا ذروتها. وكانت السفينة الأشهر من بين هذه السفن هي سفينة تيتانيك التي أبحرت من بريطانيا في أبريل/نيسان 1912.
في بداية "رحلة إلى نيويورك"، تبحر سفينة سياحية ببطء نحو مدينة نيويورك الصاخبة ذات المباني الشاهقة وحركة المرور الكثيفة والناس.
1913-1915 طوكيو: ازدهار مستقر بعد إصلاحات ميجي
تم تصوير هذه اللقطات الأصلية من قبل مصورين أجانب في طوكيو باليابان بين عامي 1913 و1915، وذلك في الوقت الذي كانت فيه الحرب العالمية الأولى (1914-1918) على وشك أن تبدأ.
في ذلك الوقت، كانت اليابان تعيش فترة من الرخاء بعد عقود من التنمية المستقرة في أعقاب إصلاحات ميجي.عاد عدد سكان طوكيو إلى أعلى مستوى له قبل إصلاحات ميجي، حيث تجاوز 2 مليون نسمة.
إن المعلمين اليابانيين الذين يرتدون البدلات الرسمية والمارة الذين يرتدون القبعات العالية في الشوارع، كلهم يعكسون أن اليابان في ذلك الوقت كانت تمر بلحظة تحولية من اندماج الثقافتين الغربية والشرقية.
إذا كنت لا تزال تشعر بعدم الرضا، يمكنك الانتقال إلى الصفحة الرئيسية لـ Denis على YouTube لمواصلة رحلتك عبر الزمن:
https://www.youtube.com/c/DenisShiryaev/videos
وأوضح دينيس شيرييف بكل تواضع أن هذه النتائج تحققت بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل DAIN وESRGAN وDeOldify. مع هذه التقنيات، يمكن لأي شخص القيام بذلك.
روتين من ثلاث خطوات لاستعادة الفيديو القديم: تحسين جودة الصورة، وإدراج الإطارات، والتلوين
Gigapixel AI: أداة قوية لتحسين جودة الصورة
وفقا لدينيس،استخدم لأول مرة Gigapixel AI، وهو برنامج تجاري لتحرير الصور طورته شركة Topaz Labs، لتكبير الفيديو الأصلي ذي الدقة المنخفضة للغاية بواسطة 600% إلى جودة 4K.
تعمل تقنية Gigapixel AI بشكل مشابه لتقنية ESRGAN، وهي تقنية استعادة فائقة الدقة، باستخدام خوارزمية الاستيفاء الخاصة بها لتحليل الصور وتحديد التفاصيل والهياكل "لإكمال" الصورة بشكل أكبر.
لتجنب عدم وضوح الصور المكبرة، يستخدم البرنامج تقنية الشبكة العصبية التلافيفية العميقة لتحليل ملايين الأزواج من الصور لفهم كيفية فقدان التفاصيل في الصور ثم ملء التفاصيل في الصور الجديدة.
نموذج ملء الإطار: DAIN
بعد ذلك، استخدم دينيس نموذج استيفاء إطارات الفيديو المدرك للعمق DAIN لإنشاء وإدراج إطارات لم تكن موجودة من قبل في الفيديو بين الإطارات الرئيسية لمقاطع الفيديو الموجودة، معتمدًا على "خيال" النموذج لزيادة معدل إطارات الفيديو إلى 60 إطارًا في الثانية.
DAIN (استيفاء إطار الفيديو المدرك للعمق) هي خوارزمية استيفاء الإطارات التي طورها باو وينبو، وهو طالب دكتوراه في جامعة شنغهاي جياو تونغ.يمكن للخوارزمية تحويل مقطع فيديو مكون من 30 إطارًا "تخيليًا" إلى 480 إطارًا، مما يجعل الفيديو أكثر سلاسة.
عنوان المشروع: https://github.com/baowenbo/DAIN
التلوين: DeOldify
بالنسبة لعملية التلوين، استخدم المؤلف DeOldify، وهي تقنية تم تطويرها لغرض تلوين الصور القديمة. المبدأ هو استخدام تقنية NoGAN، التي تجمع بين مزايا تدريب GAN، مثل تأثيرات التلوين الممتازة، مع القضاء أيضًا على بعض الآثار الجانبية، مثل التلوين غير المستقر والوميض.
عنوان المشروع: https://github.com/jantic/DeOldify
أخيرًا، بالنسبة لبعض مقاطع الفيديو الصامتة المبكرة، أضاف دينيس أيضًا بعض المؤثرات الصوتية المقابلة للمقاطع لجعل التأثير السمعي البصري العام أكثر واقعية.
وقال دينيس إنه يحب مجال تكنولوجيا التعلم الآلي، وأن استعادة مقاطع الفيديو القديمة ما هي إلا دليل على تطبيقه لهذه التكنولوجيا. وسيواصل البحث عن مثل هذه التقنيات على GitHub وسيستمر في مشاركة نتائج التعلم الخاصة به على مدونته.
-- زيادة--