L'IA Restaure Une Vidéo D'une Scène De Rue De Pékin Depuis La République De Chine, Devient Virale Sur Internet Et Vous Fait Voyager Dans Le Temps
Le blogueur Weibo @大谷Spitzer a mis en ligne une vidéo le 8 mai, ce qui a déclenché une vague de republications sur Internet. Il a utilisé l'IA pour coloriser, restaurer la fréquence d'images et la super-résolution d'une vidéo en noir et blanc de scènes de rue de Pékin pendant la période de la République de Chine, qui a été tournée par un photographe canadien entre 1920 et 1929, permettant aux internautes de voyager cent ans en arrière pour découvrir la prospérité du passé.
Le blogueur Weibo @大谷Spitzer a mis en ligne une vidéo le 8 mai, ce qui a déclenché une vague de republications sur Internet.
Il a utilisé l'IA pour coloriser, restaurer la fréquence d'images et obtenir une super résolution dans une vidéo en noir et blanc des rues de Pékin pendant la période de la République de Chine, qui a été tournée par un photographe canadien entre 1920 et 1929, permettant aux internautes de voyager cent ans en arrière pour découvrir la prospérité du passé.
Retour en République de Chine : l'IA restaure des scènes de rue de Pékin il y a cent ans
La vidéo originale provient d'une séquence d'archives publiée par le Quotidien du Peuple il y a quatre ans, prise par un photographe canadien entre 1920 et 1929, il y a exactement cent ans.
Les images originales sont actuellement conservées par l’Office national du film du Canada.
L'année 1920 du calendrier grégorien était la neuvième année de la République de Chine, qui était l'ère du gouvernement Beiyang de la République de Chine.
Durant cette période, la Chine a également connu une série d'événements historiques importants, notamment « l'abolition du mouvement des vingt et une revendications », « la mort de Sun Yat-sen » et « l'annonce par Duan Qirui de la création d'un gouvernement provisoire ».
La Chine a bénéficié d'un bref répit à la fin de la Première Guerre mondiale, et c'est au cours de ces années que les premières industries du pays ont bénéficié de bonnes opportunités de croissance.
Un développeur de jeux indépendant né dans les années 90 @Otani Spitzer
L'auteur de ce projet est Hu Wengu, un développeur de jeux indépendant né dans les années 1990. Il est né à Pékin, est diplômé du département d'art de l'Université Renmin de Chine avec une licence et de l'École des arts visuels de New York avec une maîtrise. Il est actuellement engagé dans le développement de jeux indépendants à New York.
Hu Wengu (Weibo : @大谷Spitzer) En tant qu'artiste, musicien, programmeur et concepteur de jeux, il est engagé dans le développement de jeux et la musique depuis plus de 10 ans.
Œuvres représentatives : « Comic Con Simulator » et « Eddy Violet », etc. Eddy Violet est l'une de ses plus de 50 œuvres de jeu et a été téléchargée 100 000 fois en Chine.
Portefeuille : http://dgspitzer.my-style.in/gameportfolio/
Cette vidéo utilise l'IA pour compléter les parties de coloration, de restauration de la fréquence d'images et de super-résolution.
Les effets sonores proviennent d'Internet et la musique de fond est composée par des maîtres de la musique folklorique de Pékin. La musique taoïste provient d'enregistrements et de vidéos du temple Bailong de Pékin. Le pipeline technique est basé sur le tutoriel de restauration d'image de Denis Shiryae.
L'auteur utilise l'algorithme d'interpolation DAIN dans la partie réparation de la fréquence d'images, qui est open source par Bao Wenbo, un docteur de l'Université Jiaotong de Shanghai. (Adresse du projet : https://github.com/baowenbo/DAIN)
Étant donné les images d'entrée à deux instants, le flux optique et la carte de profondeur sont d'abord estimés, puis le flux intermédiaire est généré à l'aide de la couche de projection de flux sensible à la profondeur proposée.
Amélioration de la résolutionPartiellement utilisé ESRGANUne méthode de super-résolution améliorée basée sur GAN.
Coloriage vidéoPartiellement utilisé DéOldifier , un projet d'apprentissage en profondeur pour colorier et restaurer d'anciennes images et vidéos. Open source sur Github par un artiste ingénieur en Californie (Adresse du projet : https://github.com/jantic/DeOldify)
DeOldify utilise NoGAN, une nouvelle méthode de formation GAN image à image efficace. Les détails sont mieux traités et le rendu est plus réaliste.
J'ai également utilisé le logiciel VirtualDub pour traiter la vidéo afin de réduire le bruit des anciens films.
Enfin, cette vidéo de dix minutes nous a été présentée grâce à la combinaison parfaite d'algorithmes et de logiciels open source, incitant les internautes à voyager en République de Chine et à découvrir les scènes de rue animées de Pékin.
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