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还原时代原声,AI修复老北京再次火爆全网!民俗乐队,街边地摊、剃头匠,网友:有内味儿了

本文作者:贝爽 2019-07-01 21:32
导语:“京片子”味儿太浓了!

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大鼓、笛子、四胡、三弦,手艺人的一曲《打新春》,有内味了。

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盲人"爵士"乐队

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精神小伙理发记

溢出屏幕的开心劲儿,看来发型很满意。在我们这年代都不用理,用不了几年就能天然形成[傲娇]

吃饭还能这么热闹吗?我们现在都是隔着两米!

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惊现“地摊经济”

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AI修复是如何实现的?

据大谷介绍,这部修复作品采用了新的AI技术DeepRemaster。与此前相比,它在上色、补帧、分辨率方面都有更出色的表现。这项技术的研发者是日本建筑大学的Satoshi Iizuka和和早稻田大学的Edgar Simo-Serra。他们的论文还被计算机图形学顶会SIGG2019收录。

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论文地址:http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/remastering/en/index.html

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它基于时间卷积神经网络,在视频上训练注意力机制(Source-Reference),这种注意力机制可以处理任意数量的彩色图像,同时不需要对长视频进行分割,因此保持时间的一致性。经过定量分析表明,DeepRemaster的模型性能可以随着视频长度和彩色图像的增加而提高,远优于现有的修复模型。

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DeepRemater模型的内部架构

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修复方法比较

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噪声处理:从修复结果来看,当前的方法在去噪处理方面,显然优势明显。第一列为存在噪声瑕疵的原图像,前两种几乎没有对齐进行修复,第四列可以看到在高保真的状态下,噪声被处理的很好,与第四列真实图像几乎没有差异。

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着色处理:图中第一列为原始图像,后三列为不同方法的处理着色处理结果,最后一列为参考彩色图形。可以看出第三列的颜色处理与第四列几乎无差异。因此,基于Source-Reference注意力机制的模型着色效果更好。

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更多论文详细内容参考:http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/remastering/data/remastering_siggraphasia2019.pdf(雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网)

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