AI 修复民国北京街景视频，火遍全网带你穿越

原视频来自《人民日报》四年前发布的一段资料影像，由加拿大摄影师在 1920~1929 年间拍摄，至今正好是一百年整。

目前这段原片收藏于加拿大国家电影局。

整段视频时长 10：12，带领大家穿越回百年前的北京

公历 1920 年也就是民国九年，正是中华民国的北洋政府时代。

片段截图：北京街景

这段时间中，中国也相继发生了「废除二十一条运动」、「孙中山逝世」、「段祺瑞宣告成立临时政府」等重要的历史事件。

片段截图：北京人见面打招呼

正值第一次世界大战结束，中国获得了短暂的喘息，也正是这几年里，国内的早期工业获得了不错的增长机会。

该项目的作者，是一位 90 后的独立游戏开发者胡文谷，出生于北京，本科毕业于中国人民大学的艺术学、研究生毕业于纽约视觉艺术学院，目前在纽约从事独立游戏开发的工作。

胡文谷 （微博：@大谷Spitzer）作为艺术家，音乐家，程序员和游戏设计师，他从事游戏开发和音乐工作已超过10年。

代表作：《漫展模拟器》《Eddy紫》等，Eddy Violet 是他的 50 多个游戏作品之一，在中国获得了 10 万次下载。

作品集：http://dgspitzer.my-style.in/gameportfolio/

这段视频通过 AI 完成了上色、修复帧率、超分辨率的部分。

音效来自网络，背景曲目北京民乐大师的作品，其中道教音乐来自北京白龙观的录音影像。技术管线参考自 Denis Shiryae 的影像修复教程。

视频截图：作者提出的修复前后对比

作者在  帧率修复  部分使用的是由上海交大博士 Bao Wenbo 开源的 DAIN 插帧算法 （项目地址：https://github.com/baowenbo/DAIN）

DAIN 的架构示意图

给定两个时刻的输入帧，先估计光流和深度图，然后使用建议的深度感知流投影层生成中间流。

 分辨率增强  部分使用了 ESRGAN ，一个基于 GAN 的增强超分辨率方法。

 视频上色  部分使用了 DeOldify ，这是一个是用于着色和恢复旧图像及视频的深度学习项目。由一位加州的艺术家工程师在 Github 上进行开源 （项目地址：https://github.com/jantic/DeOldify）

DeOldify 采用了 NoGAN 这样一种新型的、高效的图像到图像的 GAN 训练方法。细节处理效果更好，渲染也更逼真。

还用 VirtualDub 软件对视频进行了老电影降噪部分的处理。

最后，这样一段时长十分钟的视频，就这样通过开源算法和软件的完美结合，呈现到了我们眼前，带领网友们穿越回民国，感受了一回北京的繁华街景。

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