AI还原1920年的京城生活，深度学习居然还有这妙用？！
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百年前的北京是什么样子？最近，一位叫大谷Spitzer的网友，便利用AI技术，将人民日报4年前发布的1920年北京黑白影像资料，做了修复工作：完成了上色、修复帧率、扩大分辨率等步骤。百年前人们打招呼的方式、使用的乐器、交通工具，在这段视频中，都清晰可见。
有网友评论到：
视频里人怎么也想象不到，一百年后会有一个人躺在床上拿着一个神奇的物品能够观察到他们当时的一举一动吧。科学和巫术果然就是一线之隔。
还有网友赞叹道：
Wow~ 一百年前的vlog。
不是概念的，宏观的，文字的，被描述的，被审视的。完全打破我的模糊想象，被触动了。
当然，还有感慨二环不堵了的……
1920年的北京，入城出城的“客流”还算较多，有骑马的、有坐轿子的、有坐人力车的，当然多数人还是步行。
而在城内集市中，也是熙熙攘攘，好不热闹。当然，在那个年代，人们应该是对录影设备感到非常新奇了，图中的小哥驻足了良久，痴痴的看着镜头。
路边街头的小吃生意也是不错(看完想来一屉小笼包了……)。
再来到巷子里的百姓生活：小孩买了吃的蹲坐在别人家门口，然后被赶走了……
还有熟人见面行礼打招呼的场景。
最后，让我们一起通过原视频来俯瞰百年前的北京城。
△视频来源微博@大谷Spitzer
博主大谷Spitzer透露道，修复技术主要参考自Denis Shiryae的影像修复教程，针对Denis的欧美老片修复，大谷也做过汉化视频进行了专门的介绍。
视频链接：
https://www.bilibili.com/video/BV1Uf4y1m72n
国外网友Denis Shiryaev利用一种增强程序(Gigapixel AI)，将1896年的古董电影《火车进站》，转变成了4K 60fps高清“大电影”。
科普一下，这些图像是Gigapixel AI通过生成对抗网络(GANs)得来的。GANs是由两个相反的神经网络组成的。第一个网络基于训练对象的数据生成对象，而第二个的作用是确定对象的真实性。第一个网络通过不断尝试，直到它的作品完美到足以欺骗第二个网络。通过这种方式，才得以生成最有可能的图像。
继续说回修复老北京视频这个项目，大谷坦言，最大的问题就是自己笔记本电脑的显卡不够好，“要1070的显卡才带得动，否则会out of memory”。
最困难的部分，大谷选择了谷歌的Colab Notebook在线系统，通过远端分配一台带显卡的电脑，就无需在本地操作了，“这也是选择开源AI的原因”，“很多开源的AI都会把代码上传上去”。
对于最后的结果，大谷表示，在颜色上还存在可以改进的地方。国外的模型，显然无法直接将其套用到100年前的中国影片修复上，在颜色上就无法做到历史性的准确，视频中的上色都是AI深度学习的成果，虽然肤色大致还原了，但是在服装等方面的真实性还有待商榷。
AI为窗，透过它望去，仿若穿越回百年前，过去不再陌生遥远。通过鲜活的市井百态风貌来透视当时的历史与社会，深入剖析一幅立体的民国全景图。对于历史研究与学习来说，可谓意义非凡，亦不禁令人感叹如今生活是多么来之不易。
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