來自｜機器之心 編輯｜張倩
「從我有記憶開始，媽媽就是中年婦女的模樣，所以我會忘記，她也曾是花季少女。」春節檔上映的《你好，李煥英》讓不少人在影院哭得稀里嘩啦，它戳中了每個人心裡最柔軟的部分。有人看完電影之後會給媽媽打個**，有人會拿出媽媽年輕時的**，感嘆一下爸爸的基因為什麼要那麼強大。
b 站知名 up 主大谷也是《你好，李煥英》的影迷之一，不過他做了一點不一樣的事情：嘗試用一系列 ai 技術修復了李煥英年輕時的黑白**，不僅給**上了色、提高了解析度，還讓**中的人物動了起來。
原始黑白**。
修復後的動態彩色**。
整個修復的流程並不複雜，涉及 ai 色彩還原、ai 清晰度增強、臉部精修、手繪微調等過程：
最終的修復效果如下：
大谷表示，他是偶然間看到了這張老**，很有感觸，於是試著用 ai 腦補還原了一下拍攝前的動態影像。不過，由於還原場景動態與上色是基於 ai 技術生成，具有一定的想象元素，因此不等於準確還原。
飛槳 paddlegan
gan 的全稱是生成對抗網路，被「卷積網路之父」yann lecun（楊立昆）譽為「過去十年電腦科學領域最有趣的想法之一」，是近年來火遍全網、ai 研究者最為關注的深度學習演算法方向之一。
gan 在諸多領域都有著成功的應用，如影象生成 / 修復、超解析度、影象雜訊消除、換裝 / 妝、影象風格遷移、文字 / 聲音生成等，覆蓋網際網路、娛樂、遊戲等各個行業。
比如這樣：
這樣：
還有這樣：
近年來，基於參考的人臉修復方法已經受到了很多關注，但這些方法大多需要來自相同身份的高質量的參考影象，因此只適用於有限的場景。為了解決這一問題，來自哈爾濱工業大學、香港大學等機構的研究者在《blind face restoration via deep multi-scale component dictionaries》一文中提出了一種名為深度人臉字典網路（deep face dictionary network，dfdnet）的方法來指導退化觀測（dgraded observation 的修復過程。
首先，作者使用 k-means，利用高質量影象為感知顯著的人臉部位（如左 / 右眼、鼻子和嘴）生成深度字典。接下來，利用退化輸入（degraded input），研究者從相應的字典中匹配和選擇最相似的部位特徵，並通過提出的字典特徵遷移塊（dft）將高質量的細節遷移到輸入上。最後，利用多尺度字典逐步實現從粗粒度到細粒度的修復。
實驗結果表明，作者提出的方法在定性和定量評估中都能實現合理的效能。更加重要的是，該方法可以在不需要 identity-belonging 參考的情況下，利用真實的退化影象（degraded image）生成逼真、有前景的結果。以下是一些人臉修復效果展示：
該網路的基本結構如下：
網路主要包含兩個部分：a. 從大量包含各種姿態和表情的高質量影象中離線生成多尺度元件字典。這部分使用 k-means 演算法為每個部位（即左 / 右眼、鼻子和嘴）在不同尺度上生成 k 個簇；b. 修復過程和字典特徵遷移（dft）塊，用於以漸進的方式提供參考細節。
推薦閱讀誤執行了rm -fr /*之後，除了跑路還能怎麼辦？！
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