高精細カラーの創立記念式典を公開：テクノロジーの恩恵で歴史は色褪せない

明日公開される映画『決定的瞬間』では、4Kで修復された高精細な史料が全国の人々に公開される。この情報は、作成者が困難な修復作業を経て得られたものです。フィルム修復とは正確には何ですか?AI はこのプロセスにどのように役立つのでしょうか?

今年は祖国建国70周年です、ビデオがあれば見ることができます。中華人民共和国建国式典の高精細カラー、きっと数えきれないほどの人が涙することでしょう。

これは単なる想像力の平手打ちではありません、この段落は4Kで復元した高精細な史料、明日公開の映画『The Final Hour』に出演します。

修理後の実際の効果を見てみましょう。

映画プロデューサーによると、この素材はロシアのカラードキュメンタリーから来たものですが、古いものであるため、画質がぼやけたり、色が乱れたりします。

複雑な 4K 修復作業を経て、最終的にこのような驚くべき効果が得られ、今日私たちは幸運にも 70 年前の中華人民共和国の建国式典の場面を目撃することができます。

古典的なテクノロジーを再考しましょう: フィルム修復

これほど鮮明な歴史的映像を見ることができるのは、 「フィルム修復」テクノロジー。

復元はリマスタリングとも呼ばれ、通常は技術的手段を使用してフィルムなどの古いフィルムを新しいキャリアに転写し、より高い解像度と外観と感触を実現します。

を使用することで修復、ノイズリダクション、補助光、色補正などのテクノロジーを活用して、最終的に古い映画のオーディオとビデオの品質を復元します。 4K、2Kなどの名称は解像度に基づく復元規格です。

映画の出現から 100 年以上にわたり、その制作および撮影技術は継続的に改良されてきました。たとえば、初期の映画の素材の更新、サイレント映画からサウンド映画へ、その後白黒からカラーへ、デジタルフィルムの登場、そして現在の IMAX-3D など、これらの技術的変化はより良い光と影を備えた映画の開発を促進しました。プレゼンテーション。

フィルムフィルムの舞台からの撤退に伴い、歴史上初期のフィルムフィルムも、技術的な欠陥や保存意識の欠如などにより、紛失したり、画質が劣化したりして失われつつあります。審査の要件を満たしていません。

懐かしの名作映画を風化させず、再びスクリーンで輝かせるために、技術的な修正が最後の手段となった。

2006 年に国は 「映画アーカイブ映像デジタル修復プロジェクト」、中国の宣伝に多額の資金を投資しています。 40,000台古いフィルム映像のデジタル修復とアーカイブ。

しかし、フィルムの修復は複雑なプロジェクトです。一般的な修理時間は数週間から数か月の範囲で、最長では 2 年かかる場合もあります。このペースで修復すると、フィルムによっては修復の日まで待てないものもあるかもしれない。

そのため、新しい修復プロセスや技術が次々と登場し、AIも仲間入りしてフィルム修復に貢献しています。

フィルムの修復は難しく、人手が足りない

『風と共に去りぬ』や『西遊記』、さらにはアニメ映画『となりのトトロ』など、数々の古い映画や映像資料を修復技術によって鮮明に再現し、大きな反響を呼んでいます。

しかし実際には、フィルム修復の背後には大規模なプロジェクトが存在します。まず通過しなければならない物理的な修復、フィルム上の不純物を除去してから、フィルム素材をデジタル化し、再度拡大しますデジタル修復、ムービーフレームをフレームごとに修復します。

フィルムの損傷には、汚れ、傷、ノイズ、カビ、ジッター、ちらつきの 6 つの主なタイプがあります。フィルム修復とは、実際には、フィルムの元の質感を復元することに特に注意を払い、フィルム上の問題を除去および修正することです。

フィルム修復の最新例は国慶節フィルムです。 「中華人民共和国建国式典」、4K 復元バージョンはすでにスケジュールに含まれています。

この古典的な映画は 1989 年に公開されました。30 年後、オリジナルの高レベルの作品はもはや画質に対する現在の需要に追いつけなくなりました。

4K 修復後の「建国式典」の効果は喜ばしいものですが、監督のリー・チアンクアン氏は映画の修復の難しさを嘆き、「この修復の作業量は膨大であり、修復チームは次の作業を行う必要があります。  240,000フレーム画像はフレームごとに復元されます。 」

そして修復における最大の課題はフィルムにあります 72過去のデータショット（これらは単なるものではありますが）10分、でも注がれた 600人修復チーム全員の努力が費やされました 70%  時間。

人力だけで修理するのは大変な作業であることが分かります。幸いなことに、テクノロジーの発展により、AIはすでにフィルム修復において質的・量的な向上をもたらしています。

外国人：ディープセンスAIが「風と共に去りぬ」を修復

と呼ばれる家族 ディープセンスAI 同社は最近、AIを活用して古典映画「風と共に去りぬ」を復元した。彼らは使用します畳み込みニューラル ネットワークと画像認識、このような古い映画の栄光を取り戻します。

クラシック映画は低解像度で撮影されることが多く、時間の経過とともにオリジナルの映像が劣化し、フレームがノイズや亀裂で埋め尽くされていきます。そのため、古いフィルムを加工する必要があります。歪みをなくす処理。 Deepsense AI チームが活用しているのは、機械学習アルゴリズム、フィルムを高解像度のデジタル形式に自動修復する問題を解決します。彼らも採用しています教師あり学習法、デジタル版のムービーから亀裂やノイズを除去します。

この方法の原理は、ディープ ニューラル ネットワークに基づいて、高解像度映画の解像度を下げることでモデルが監視およびトレーニングされ、AI がぼやけた細部を表現することを学習するというものです。

さらに、モデルをトレーニングするために、研究者らはフィルムに亀裂や欠陥を手動で追加し、欠陥のある元のフィルムの画像と組み合わせることで、モデルはそれらの欠陥を除去する方法を学習しました。

ひどく損傷したオリジナルのフィルムについては、ニューラル ネットワークで処理して修復することもできます。フレーム内の画像が暗すぎてぼやけていて知識が理解できない場合、ネットワークは低品質の予測を生成する可能性があります。
これらの方法により、古い映画シーンの高解像度復元が成功し、古典的な古い映画が観客に鮮明に表示されました。 

国内：「Shensi」システム修復「素晴らしい、私の国」

この国には、フィルム修復に AI を使用する専門のチームもあります。

たとえば、中国映画デジタル生産基地が開発したもの AI画像処理技術「Shensi」、映画「オーサム、マイ・カントリー」が修復され、質の高いドキュメンタリーが制作されました。

このドキュメンタリーの素材は、初期の 6 部構成のドキュメンタリー「Glorious China」から取られたものであるため、ビデオはもともとテレビ用に作成されたものであり、解像度が低く、画質も悪いです。

劇場で公開するには、解像度 720×576 の小さな画面を 2K 以上の解像度の大画面に変換する必要があり、映像の欠点や問題はさらに大きくなります。

この問題を解決するには、中国科学技術大学技術チームはチャイナフィルムベースと協力して「Shensi」に加えて、何十万ものビデオと何百万もの写真を使ってトレーニングした後、AI はビデオを独自に修復する方法を学習しました。

彼らは使用します深層学習アルゴリズム、敵対的生成ネットワーク GAN、DenseNet、CycleGAN  ネットワークとその他のテクノロジーがこのシステムを構築しました。

全体のフレームワークは、高解像度化・高画質化処理部、標準画質像面除去処理部、画像デジタル復元処理部の3つのモジュールで構成されています。

このシステムのハイライトは、画像処理のさまざまな問題に対して大量のマテリアル トレーニングを実施し、画質を最大化するためにニューラル ネットワークを使用し、大量の画像マテリアルを自動的に処理し、システムの計算効率を向上させるためにループ ネットワークを作成したことです。と安定性。

これらの技術を応用することで、「Shensi」システムは次のような処理を行うことができます。数万フレーム、場合によっては数百万フレームレベルの画像。最終的に、4 か月以内に、彼らは「Awesome, My Country」で 100 以上のプロジェクトを処理しました。300,000フレーム低解像度の画像素材。

AI がさらに古い映画を輝かせることに期待

映画修復においては、AI技術の応用により、古い映画を再び高画質で見ることができるだけでなく、作業効率が大幅に向上し、従来の重労働がほぼ「ワンクリック」で行えるようになりました。

記事内で紹介している画面修理以外にも、AI は、映画サウンドの復元、白黒フィルムのカラー化、画像と音声の同期においても優れた成果を上げています。古い映画を復活させるのに協力してください。

しかしその一方で、フィルムの修復はテクノロジーに全面的に依存することはできません。現在 AI が行っているのは画像や音声の修復と強化であり、映画にも芸術の要素、どこまで修復する必要があるかは手動制御に依存しており、アルゴリズムはまだ適切さを把握できていません。

業界内で最高レベルのフィルム修復は、 「古いものを古いものと同じように修理する」、画質を向上させながら、古い映画本来の味をいかに残すかは、まだまだAIが頑張らなければならない方向性かもしれない。 

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