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「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，它戳中了每個人心里最柔軟的部分。

有人看完電影之后會給媽媽打個電話，有人會拿出媽媽年輕時的照片，感嘆一下爸爸的基因為什么要那么強大。

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照片，不僅給照片上了色、提高了分辨率，還讓照片中的人物動了起來。

原始黑白照片。

修復后的動態彩色照片。

整個修復的流程并不復雜，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照片，很有感觸，于是試著用 AI 腦補還原了一下拍攝前的動態影像。不過，由于還原場景動態與上色是基于 AI 技術生成，具有一定的想象元素，因此不等于準確還原。

為了幫助大家掌握這項技能，大谷還公布了他用到的兩個開源項目：飛槳 PaddleGAN 和 DFDNet。

飛槳 PaddleGAN

GAN 的全稱是生成對抗網絡，被「卷積網絡之父」Yann LeCun（楊立昆）譽為「過去十年計算機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算法方向之一。

GAN 在諸多領域都有著成功的應用，如圖像生成 / 修復、超分辨率、圖像噪聲消除、換裝 / 妝、圖像風格遷移、文字 / 聲音生成等，覆蓋互聯網、娛樂、游戲等各個行業。

為了給開發者提供經典及前沿的生成對抗網絡高性能實現，并支撐開發者快速構建、訓練及部署生成對抗網絡，百度飛槳打造了一個圖像生成模型庫——PaddleGAN，覆蓋 Pixel2Pixel、CycleGAN、StyleGAN2、PSGAN 等經典 GAN 模型，支持視頻插幀、超分辨率、老照片 / 視頻上色、視頻動作生成等應用。

除了上面展示的視頻修復，PaddleGAN 還能提供各類不同的圖形影像生成、處理能力。人臉屬性編輯能力能夠在人臉識別和人臉生成基礎上，操縱面部圖像的單個或多個屬性，實現換妝、變老、變年輕、變換性別、發色等，使得一鍵換臉成為可能 *；* 動作遷移能夠實現肢體動作變換、人臉表情動作遷移等。

比如這樣：?

讓蘇大強表達心中之痛，唱起 unravel（視頻鏈接：https://www.bilibili.com/video/BV1Yy4y1r7DC）。

這樣：?

還有這樣：?

PaddleGAN 項目鏈接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

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總結

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