“ 要怎么樣才能當你的丈夫呢？ ” 

 “ 我丈夫要武功蓋世，狀元之才。一人之下，萬人之上。你做不做得到呢 ? ” 

當年，由星爺、達叔出演的經典港片《 武狀元蘇乞兒 》，可以說給大家留下了深刻的印象。

而以它為代表的的港片，也可以說是承載了不少人的童年和青春。

但過了幾十年，有時候再想翻出來回味回味，這些老電影的畫面，也隨著差評君歲數的增長，變得越來越模糊。

不過就在上周，差評君卻突然發現：青春它回來了。

因為抖音、火山引擎和中國電影資料館聯手，搞了個經典香港電影修復發布會。

《 武狀元蘇乞兒 》就是這次發布會上，已經完成 4K 修復的電影之一。

看看這清晰度，這畫質，還真是沒有對比就沒有傷害。

除了《武狀元蘇乞兒 》之外，還有《 A 計劃 》《蜀山 · 新蜀山劍俠 》等經典老片，也完成了 4K 修復。

根據官方的說法，還要啟動 “ 經典影像修復計劃 ” ：在未來修復 100 部香港經典老電影。其中， 10 部由中國電影資料館與火山引擎合作修復，剩下的 90 部都由火山引擎以 AI 技術為主進行修復。

消息一出，馬上有網友評論， “ 能把《 山村老尸 》 4K 修復嗎，要無刪減版的 ” 

好家伙，童年陰影直接變成年陰影。。。

當然玩笑歸玩笑，這次，港片和差評君能重新找回青春，還得感謝 AI 這位大功臣。

這么說吧，利用 AI 修復電影，其實并不是啥新技術。

早在 2019 年，電影《 海上鋼琴師 》《 開國大典 》等電影的 4K 重映，就都用上了 AI 修復技術。

因為很多老電影都是用膠片儲存的，膠片硝酸基片的材質易燃易爆炸，太干燥或者太潮濕了都不行，放的時間一長，就容易出現褪色、霉變、劃痕等情況。

呈現到電影畫面上，就是畫質模糊，卡頓拖影，跟現在的什么超高清、藍光根本沒法比。

按照傳統的修復方案，一部可能多達十幾萬幀的電影，需要由人工來一幀幀地修復。

就算是一位經驗豐富的修復師沒日沒夜地干，也需要 1 個月的時間才能修完一部影片，有時候一天就只能修幾秒鐘。

也正因為膠片這種特殊的性質，人工的修復速度壓根趕不上膠片損毀的速度。

好在， AI 加入了這場與時間賽跑的 “ 膠片搶救 ” 之戰。

就像陳嘉上導演在發布會上說的那樣：

當我看到沒修復前的膠卷（ 片 ）時嚇了一跳，原來膠卷（ 片 ）已經真實地在消失了，把它（ 老電影 ）修復沒多少機會，謝謝他們的團隊讓我們留下一點東西

2019 年前后， AI 在老片修復中的價值漸漸被挖掘出來，當修復師把物理損傷清潔干凈，并轉化為數字格式以后，剩下 80% 以上的工作就可以交給 AI 了。

AI 模型能夠對受損的地方進行修復，讓畫面看起來更清楚。

不過，以前的模型生成能力其實是比較有限的。

比如說基于 VAE 、 Flow 的生成模型，對于下游任務場景的通用性比不上生成對抗網絡 GAN ，但基于 GAN 的模型訓練穩定性又不太好。

所以為了能夠適配老片修復的場景，火山引擎想到了用大模型來解決問題。

自打去年大模型火了以后，有不少 AI 繪畫應用都是在擴散模型的基礎上微調出來的。

而現在，除了可以文生圖、文生視頻，這些模型同樣也能用在老片修復上。

就比如說基于 Stable Diffusion 的視覺大模型。

因為 Stable Diffusion 本身就是大量數據喂出來的，其中很大一部分來自于真實世界的圖像，模型從數據集里提煉出來的 “ 精華 ” （ 先驗知識 ），就包含了對海量真實世界圖像的認知，正好就能用在老片修復上。

這部分作為 “ 精華 ” 的先驗知識能夠保證模型創造出來的信息是與海量真實世界數據相吻合的。

一方面可以讓生成的場景更加真實，另一方面也不至于讓 AI 腦補出很多 “ 超自然 ” 、 “ 靈異 ” 的細節。

為了更好地利用這些先驗知識，火山引擎將已在數百萬張圖像上完成迭代和訓練的 Stable Diffusion 2.1 作為基礎模型，再疊加自研的「老片修復網絡 」，針對老片修復任務進行微調。

像這次《 武狀元蘇乞兒 》等經典港片的修復，就是火山引擎第一次嘗試用視覺大模型來修復老電影。

不過，目前大多基于 Stable Diffusion 的視覺大模型并不能完全適用于老片修復場景，所以還得想法子調整調整。

首先，是生成能力的優化。

雖然視覺大模型比之前的 GAN 要穩定，但還是避免不了生成結果的隨機性。

比如說自動上色，又或者加了一些原本那一幀畫面里沒有的東西。

為了保證輸出的穩定性，一方面，火山引擎優化了模型中的隨機種子。

因為隨機種子會影響到生成結果的隨機性，換句話說，控制了隨機種子，就能讓模型在可控范圍內進行結果生成。

像這張圖里，輸入一張圖像后，Suitable 代表的是其隨機種子最好，生成的畫面清晰又自然。

但像這三張隨機種子沒那么好的生成結果，不是銳化太高，就是柔和得太過。

另外，火山引擎又對大模型的生成空間進行了分析，只選大模型理解得比較好的內容進行生成，讓生成質量有了不小的提升。

其次，就是對視頻場景的優化。

畢竟電影不是 PPT 放映，已有的模型多是用于圖片生成，容易造成時域不穩定。

視頻的時域要是不穩定，就會出現前后幀生成的紋理不一致的情況，像閃爍啊，抖動什么的，都有可能出現。

所以，火山引擎就采用了設計時域的自編碼器、光流特征對齊和時域條件約數三種優化手段，讓生成結果具有時域穩定性。

打個比方，像周星馳的這個視頻，在穩定前，發絲的紋理比較雜亂，但穩定后的頭發紋理就比較均勻。

最后在效率上，火山引擎將視覺大模型的速度提升到了基礎模型的 50 倍以上，大大提升了老片修復的效率。

當然了，看得清楚也并不是修復的唯一目標，老電影想要重新煥發生機，畫質體驗也得被更多的現代觀眾所接受才行。

那為了能夠搞懂年輕人的喜好，火山引擎視頻云團隊專門積累了一套 “ 面向用戶體驗 ” 的數據體系：QoS （ Quality of Service 技術質量 ）和 QoE （ Quality of Experience 體驗質量 ）。

其中， QoS 是對客觀修復效果的描述，比如影片有沒有卡頓、或者畫質夠不夠清晰。

而 QoE 則是用數據來量化用戶對于影片的喜好程度如何，人均播放次數、人均播放時長都能從側面反映出用戶的主觀感受。

用戶喜歡還是不喜歡，一看 QoE 就知道了。

這一面向體驗的數據體系，不僅充分考慮了影片修復的質量，而且還兼顧了年輕人的感受，讓經典實現了真正意義上的重生。

基于此，火山引擎這次首先在港片修復中拿出了一套色彩相關的算法，可以解決老片褪色、色偏等問題，并通過用戶的主觀測評，篩選出了符合更多人喜好的色彩方案。

咱直接看效果就明白了。

色彩校正前

色彩校正后

再來，火山引擎針對電影的流暢度也進行了處理。

以前膠片電影的幀率不高，打斗這些運動幅度較大的場景容易產生卡頓感。

為了提升流暢度，火山引擎使用了自研的智能插幀算法，在前一幀和后一幀之間再插入一個中間幀，讓視頻看起來更加絲滑。

陪伴了幾代人青春的港片，終于在今天有了重獲新生的機會。

根據中國電影資料館事業發展部主任黎濤的說法，這次 4K 修復《 武狀元蘇乞兒 》的過程中。

陳嘉上導演也表示：希望把這部片子修得更現代，更容易讓現代年輕人接受。

當曾經那些經典的畫面，又以一種全新面貌出現的時候，說沒有觸動是假的。或許這也是 AI 帶給我們的驚喜之一吧。

今天我們看到的是大模型修復了經典老片，明天說不定就能看到完全由 AI 來拍攝的電影。

而且不僅僅是影視業， AI 將來進入各行各業也是大勢所趨。

像修復老電影這樣讓人眼前一亮的應用，相信也會越來越多。