Star-Programmierer Auf YouTube Restauriert Alte Street-View-Videos Aus Den USA, Japan Und Russland

Auf YouTube gibt es einen Up-Master, der süchtig danach ist, historische Videos zu restaurieren. Derzeit hat er KI-Technologie verwendet, um Straßenvideos von New York, Tokio und anderen Orten von vor hundert Jahren wiederherzustellen. Nachdem wir das letzte Mal die Straßenszenen des alten Pekings vor hundert Jahren erlebt haben, reisen wir zurück in die Straßen von Tokio und New York vor hundert Jahren!

Erinnern Sie sich an das Video einer von künstlicher Intelligenz wiederhergestellten Straßenszene in Peking vor hundert Jahren, das im gesamten Internet populär war? (Sehen„KI-restauriertes Video einer Straßenszene in Peking in der Republik China, beliebt im Internet, nimmt Sie mit auf eine Zeitreise“）

Wie sahen andere Städte auf der Welt im gleichen Zeitraum aus? Denis Shiryaev, ein Ingenieur aus Russland, nutzte KI-Technologie, um viele alte Videos wiederherzustellen und wurde auf YouTube populär.

Von Moskau im Jahr 1896 über New York im Jahr 1911 bis hin zu Tokio im Jahr 1913 ermöglichte Denis den Internetnutzern, die Bräuche dieser Städte vor hundert Jahren kennenzulernen.

Die Restaurierung von „Zug kommt am Bahnhof an“ war ein Erfolg

Im Februar dieses Jahres lud Denis Shiryaev auf YouTube ein Video des ersten mithilfe von KI-Technologie restaurierten Films in der Menschheitsgeschichte hoch: „Die Ankunft eines Zuges am Bahnhof“.

Zu seiner Überraschung wurde das Video über Nacht zu einer Sensation und bis heute wurde der restaurierte Film mehr als 4 Millionen Mal angesehen. 

125 Jahre später wurde der ursprüngliche 50-sekündige Schwarzweiß-Stummfilm von Denis mithilfe von KI-Technologie koloriert und auf eine hochauflösende Version mit 4K und 60 fps Bildqualität aktualisiert, sodass wir heute ein realistischeres historisches Bild sehen können.

Videorestaurierung in New York, Tokio und Moskau: Internetnutzer können Hausaufgaben abgeben

Nachdem seine erste Restaurierungsarbeit große Resonanz hervorrief, restaurierte Denis auf Wunsch vieler Internetnutzer mehrere weitere alte Videos, damit jeder das Moskau, New York und Tokio vor hundert Jahren erleben kann.

 1896 Moskau: Belebte Einkaufsstraße 

Denis‘ KI-Zeitmaschine wählte im Jahr 1896 erstmals Moskau aus. Die Stadt wurde 1147 am Fluss Moskwa erbaut und hat eine fast 900-jährige Geschichte.

Ende des 19. Jahrhunderts hatte Russland gerade die industrielle Revolution abgeschlossen und es gab mehr als 20.000 Industrie- und Handelsunternehmen.Die Zahl der Arbeiter erreichte 120.000.

Das Video zeigt die Twerskaja-Straße in Moskau, die von Geschäften gesäumt ist und in der es von Pferdekutschen, Polizisten und Händlern wimmelt.

In weniger als 2 Kilometern Entfernung können Sie entlang dieser Straße zum berühmten Kreml laufen, der damals die Residenz des Zaren war und heute der Präsidentenpalast Russlands ist.

 1911 New York: Der amerikanische Traum europäischer Einwanderer 

Denis wählte zur Restaurierung auch ein berühmtes Video von New York City aus dem Jahr 1911 aus.

Dieses 8 Minuten und 35 Sekunden lange Video versetzt die Zuschauer zurück in das Jahr 1911, als sich die Vereinigten Staaten in einer Phase rasanter Urbanisierung befanden und die zweite Industrielle Revolution in den Vereinigten Staaten eine große Zahl an Arbeitsplätzen schuf.

Der Originalfilm wurde von einer schwedischen Firma gedreht und trug den Titel „Reise nach New York“.

Eröffnet vom Museum of Modern Art im Jahr 2018

Ende des 19. und Anfang des 20. Jahrhunderts entschieden sich zahlreiche Europäer, die aufgrund sozialer Stagnation arbeitslos waren, über den Ozean zu reisen, um den „Amerikanischen Traum“ zu verwirklichen.

Die Einwanderung aus Europa erreicht ihren Höhepunkt. Das berühmteste Schiff davon war die Titanic, die im April 1912 von Großbritannien aus in See stach.

Zu Beginn von „A Trip to New York“ fährt ein Kreuzfahrtschiff langsam auf das geschäftige New York mit seinen hohen Gebäuden, dem dichten Verkehr und den Menschen zu.

 1913–1915 Tokio: Stabiler Wohlstand nach der Meiji-Restauration 

Dieses Originalmaterial wurde zwischen 1913 und 1915 von ausländischen Fotografen in Tokio, Japan, aufgenommen, kurz vor dem Beginn des Ersten Weltkriegs (1914–18).

Zu dieser Zeit befand sich Japan nach Jahrzehnten stabiler Entwicklung im Anschluss an die Meiji-Restauration in einer Phase des Wohlstands.Die Bevölkerung Tokios erreichte wieder ihren Höchststand vor der Meiji-Restauration von über 2 Millionen Menschen.

Die japanischen Lehrer in Anzügen und die Passanten mit Zylindern auf den Straßen spiegeln alle wider, dass Japan zu dieser Zeit einen transformativen Moment der Verschmelzung westlicher und östlicher Kulturen erlebte.

Wenn Sie immer noch unzufrieden sind, können Sie Ihre Zeitreise auf Denis‘ YouTube-Homepage fortsetzen:

https://www.youtube.com/c/DenisShiryaev/videos

Denis Shiryaev erklärte bescheiden, dass diese Ergebnisse dank KI-Technologien wie DAIN, ESRGAN und DeOldify erzielt wurden. Mit diesen Techniken kann es jeder schaffen.

Dreistufige Routine zur Restaurierung alter Videos: Verbesserung der Bildqualität, Interpolation von Frames und Farbgebung

  Gigapixel AI: Ein leistungsstarkes Tool zur Verbesserung der Bildqualität

Laut Denis,Zunächst verwendete er Gigapixel AI, eine kommerzielle Bildbearbeitungssoftware von Topaz Labs, um das ursprüngliche Video mit extrem niedriger Auflösung von 600% auf 4K-Qualität zu skalieren.

Gigapixel AI funktioniert ähnlich wie ESRGAN, eine Wiederherstellungstechnik mit Superauflösung, und verwendet seinen proprietären Interpolationsalgorithmus, um Bilder zu analysieren und Details und Strukturen zu identifizieren, um das Bild weiter zu „vervollständigen“.

Um eine Unschärfe vergrößerter Bilder zu vermeiden, verwendet die Software die Technologie eines tiefen Convolutional Neural Network, um Millionen von Bildpaaren zu analysieren und zu verstehen, wie Details in den Bildern verloren gehen, und diese Details dann in den neuen Bildern einzufügen.

  Rahmenfüllungsmodell: DAIN

Als Nächstes verwendete Denis das tiefenbewusste Video-Frame-Interpolationsmodell DAIN, um zwischen den Schlüsselbildern der vorhandenen Videoclips Frames zu erstellen und einzufügen, die vorher im Video nicht vorhanden waren. Dabei verließ er sich auf die „Vorstellungskraft“ des Modells, um die Framerate des Videos auf 60 Frames pro Sekunde zu erhöhen.

DAIN (Depth-Aware Video Frame Interpolation) ist ein Frame-Interpolationsalgorithmus, der von Bao Wenbo, einem Doktoranden der Shanghai Jiao Tong University, entwickelt wurde.Der Algorithmus kann ein 30-Frame-Video „imaginär“ in 480 Frames umwandeln, wodurch das Video flüssiger wird.

Projektadresse: https://github.com/baowenbo/DAIN

  Färbung: DeOldify

Für den Kolorierungsprozess verwendete der Autor DeOldify, eine Technologie, die zum Kolorieren alter Fotos entwickelt wurde. Das Prinzip besteht in der Verwendung der NoGAN-Technologie, die die Vorteile des GAN-Trainings, wie beispielsweise hervorragende Farbeffekte, kombiniert und gleichzeitig einige Nebenwirkungen, wie beispielsweise instabile und flackernde Farbgebung, eliminiert.

Projektadresse: https://github.com/jantic/DeOldify

Schließlich fügte Denis für einige frühe Stummvideos auch einige den Videos entsprechende Soundeffekte hinzu, um den audiovisuellen Gesamteffekt realistischer zu gestalten.

Denis sagte, dass er das Gebiet der Technologie des maschinellen Lernens liebe und dass die Wiederherstellung alter Videos nur eine Demonstration seiner Anwendung dieser Technologie sei. Er wird weiterhin auf GitHub nach solchen Technologien suchen und seine Lernergebnisse weiterhin auf seinem Blog teilen.

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