CSDN|一秒带你穿越！AI 修复百年前北京影像，路边摊、剃头匠太真实了( 二 )
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Partialconv损失再多也不怕：Partialconvs模型是N厂在2018年提出的（参https://github.com/NVIDIA/partialconv）Partialconv其实是PIX2PIX的2.0版本 ， 即使图像丢失了大面积的像素 ， 也能通过该模型将损失进行修复 。 其效果图如下：
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DAIN让视频丝般顺滑：DAIN就是我们本次视频UP主大谷 ， 所直接用到的AI技术之一（论文地址：https://sites.google.com/view/wenbobao/dain ， Github地址：https://github.com/baowenbo/DAIN) ， 我们知道百年前的视频拍摄设备每秒拍摄的帧数还非常少 ， 视频显得断断续续的 ， DAIN的全称是Depth-Aware Video FrameInterpolation ， 即深度感知视频帧插值 ， 工作目标就是原始帧之间合成不存在的帧 ， DAIN可以把30fps的进一步插帧到480fps ， 这已经超过了很多手机的慢动作录像帧率 ， 从而提高视步的流畅度 。
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DAIN模型中上海交大的Bao Wenbo博士等研究人员 ， 提出了一种通过探索深度信息来检测遮挡 ， 生成新帧的方法 。 具体来说 ， 作者开发了一个深度感知光流投影层来合成中间流 ， 中间流对较远的对象进行采样 。 学习分层功能以从相邻像素收集上下文信息 。最为良心的一点是Bao Wenbo博士还提供给Windows系统用户一个现成的exe绿色安装包（https://drive.google.com/file/d/1uuDkF4j4H1AI1ot88XdqzwMdvAPhxKN8/view） ， 可以让编程小白也能直接使用大神级的模型 。DeepReminder老视频修复的终极杀器：DeepReminder是上文所述interactive-deep-colorization的动态视频版本 ， 它提出了一种使用深度卷积网络 ， 半自动地重新录制老式视频 。 DeepReminder是基于时间卷积和源参考注意机制的 ， 这些机制是在视频上通过基于实例的恶化模拟训练的 ， 这允许我们自动去噪 ， 提高对比度和锐度 ， 并基于手动创建的参考颜色帧添加颜色 。
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其效果如下：
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随着AI的发展 ， 熟悉各种模型的人员往往可以将各种技术与模型综合使用 ， 从而达到意料不到的好效果 。 AI修复老照片的视频是这种综合应用的重要里程碑 ， 虽没提出什么新的模型 ， 但是修复的视频不但带我们领略了历史的风貌 ， 为我们展示了AI模型大融合所展示的威力 。
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【CSDN|一秒带你穿越！AI 修复百年前北京影像，路边摊、剃头匠太真实了】
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