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06-17
一百年后的生活场景很难想象，但一百年前的生活依然可以看到。
近日，微博用户“大谷Spitzer”利用AI技术调色、修复帧率、扩大分辨率，还原了人民日报发布的一张四年前的北京生活影像。
网友们称其为“一百年前的vlog”，甚至给它取了一个很有现代vlog感觉的贴心名字——【Vlog】一百年前人们是怎么生活的？大街 |寺庙|葬礼|遛狗 |市场胡同|院子入口处有一股内部臭味！两年前的北京酷吗？该视频由加拿大摄影师拍摄。
从历史角度看，这幅图像的生活场景是民国初年。
不过，从视频内容来看，北京故宫仍然保留着清朝宫廷的“味道”，很多清朝的文化习俗仍然保持着当时的状态。
2010年的首都是什么样子？首先，从大局来看，几年前的京城，路上还是人来人往，人、马车、黄包车并排行走。
不得不感叹，一百年前的北京真是一点也不拥堵啊！从出行方式来看，当时的主要交通工具是人力车、马车、轿子，但大多数情况下，大多数人选择步行；毕竟，一百年前并不是每个人都买得起出租车。
买得起轿子。
一百年前虽然没有购物中心，但有各种市场。
商贩现场摆摊，买家驻足观看。
似乎有一种独特的购物氛围。
也许你只是想出去走走，但你又不忍心不停地买买买。
此外，还有舒适和谐的遛狗场景。
有网友调侃：狗还是那只狗。
在大多数图片中，图像中的人物大多是男性。
当镜头转向寺庙祭祀场景时，女性很少出现。
从图中可以看出，当时女性的脚大多是“三寸金莲脚”，而当时的男性还留着长辫子。
网友调侃他们当时穿的衣服：连衣服都没洗，看起来脏兮兮的。
此外，视频还显示了看似“葬礼”的场景，身穿白大褂的人走在前面，后面跟着一辆街上的轿子。
虽然大部分图片与现代生活场景不同，但更有趣的是，一百年前人们互相打招呼的方式被网友称为“胡萝卜蹲”。
走到对方面前，目光相对，先恭敬地蹲下。
可见，男女之间的打招呼方式存在着一些微妙的差异，打招呼不仅是“胡萝卜蹲”，也是一种常见的打招呼方式。
与现代的打招呼风潮相比，不得不说，过去的人们真的很有礼貌。
视频虽然只有10分钟，但从多个角度反映了一个世纪前的不同风格。
网友感叹百年巨变：太容易替代了，感觉像是两个时代的人相遇了。
AI在修复旧图像方面有多强大？影片修复的原作者“大谷Spitzer”表示，影片利用AI技术完成了调色、修复帧率、扩大分辨率等步骤。
该技术流程基于 Denis Shiryae 的图像恢复教程。
也许在中国很少有人听说过“丹尼斯·施里亚埃”这个名字，但这个大神却是电影史上第一部电影《火车进站》的影像修复幕后黑手。
《火车进站》拍摄于 ，视频时长 45 秒。
由于当时技术的限制，原始素材的画质非常模糊，分辨率也很低，原始帧率在16fps到24fps之间。
然而，丹尼斯·施里亚埃（Denis Shiryae）出手后，利用神经网络图像分辨率增强和帧插值，使影片达到了4K高清分辨率，帧率提高到了60帧每秒；也就是说，影片可以更高清、更流畅地呈现给观众。
雷锋网了解到，Denis Shiryaev 使用了 Topaz Lab 的 Gigapixel AI 和 DAIN image 图像编辑应用程序。
据官网介绍，Gigapixel AI软件嵌入了专有的插值算法，可以在分析图像的同时识别图像的细节和结构。
即使图像放大50%也可以使图像更加清晰。
另一方面，DAIN（深度感知视频帧插值）可以预测电影中的帧并将其插入到现有视频中。
换句话说，DAIN 能够分析和映射视??频剪辑，然后在现有图像之间插入生成的填充图像。
为了达到与原片相同的 4K 质量，Shiryaev 在胶片中填充了足够的图像，以将“图像投影”提高到每秒 60 帧。
因此，DAIN 每秒自动生成 36 个图像，然后将它们添加到电影中。
此外，基于同样的AI技术，神经网络可以将一堆彩色照片转换为黑白，然后训练它重建彩色原始，从而将黑白电影转换为彩色。
同样利用AI实现老电影4K修复重映的还有去年献给祖国的主旋律电影——《决胜时刻》、《开国大典》。
对于老电影来说，修复的难点在于胶片上的灰尘、划痕、噪点、色彩偏差等。
在修复过程中，制造商最大限度地发挥了DRS修复系统的功能，将自动修复与手动修复相结合。
通过AI算法解决旧膜的收缩、卷曲问题。
胶片上的撕裂和划痕由专业修复师逐帧修复。
值得一提的是，AI修复视频虽然可以还原影片拍摄时期的风格，但从一百年前的北京影像和《火车进站》的修复结果来看，仍然存在一些色彩问题。
从GIF中可以看出，修复后的图片颜色会显得飘忽不定。
一个思考小问题：AI技术还原的一百年前的都城影像，确实让我们看到了与现代社会完全不同的一面。
在博主的评论下，不少网友感叹昨天的风景，感叹今天的繁华。
在数以万计的嘲讽和感叹的评论中，有一个评论问题值得深思：一百年后我们还会被后人这样哀叹吗？他们过着怎样的生活，又如何看待今天的我们？雷锋网注：视频内容图片及介绍均取自原视频。
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