明星|黄家驹演唱会31年后重映！1小时播放破亿( 二 )

所以，需要使用去交错的办法，来将隔行扫描的信号转换为逐行扫描信号。
传统常见的去交错方法，一般是把连续的两个场直接拼为一帧，不做任何修改。
但是每个场之间的拍摄时间还是会存在细微变化，如果这一刻拍摄物体正在移动，就会导致去交错后的图像会出现“拉丝”问题。

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针对这个问题，AI这次使用的是基于运动补偿的多帧去交错算法。
和传统方法相比，这种方法的大致原理是根据邻近场使用动态估计，去预测画面中的物体移动并得到动态向量，根据前一个场及动态向量就能重建出一个新的场，然后将此两个场并完成反交错。
它的特点是泛化性更强，细节处理能力更好。
从结果来看，修复后吉他手的手部伪影完全被去除了，轮廓也清晰了起来。

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第二个不同之处，便是对人像的着重修复。
演唱会录像中势必会存在大量的人像镜头，很多还是怼脸大特写，歌迷格外关注的镜头往往也是这些部分。
但受限于当年的拍摄设备水平，最终呈现的效果很容易是人和背景糊成一片，五官轮廓也不清晰。
【明星|黄家驹演唱会31年后重映！1小时播放破亿】针对这一问题，这次修复中使用了火山引擎自研的自适应人像增强算法。
这种方法基于深度学习模型，会在消除人脸整体的模糊和压缩损伤的同时，进一步对五官进行重建。
比如之前不少网友说，修复后影像里，黄家驹的眼睛都有了光、眼线都能看得一清二楚。

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这就是因为算法对眼睛部分进行了重建，并补足了更多细节。

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除了五官以外，这一算法还能兼顾皮肤纹理、头发丝等方面的细节处理，可以让修复后的人脸更加真实。
此外，考虑到演唱会中拍摄到表演者的脸部不只有正面，算法还考虑到侧脸、俯视、仰视、被话筒遮挡等多种情况，可以解决很多极端情况下的修复问题。

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第三方面，体现在色彩亮度增强上。
据技术提供方火山引擎介绍，原片中其实存在大量过曝、死黑场景，色彩还原度也不够高。
而这些问题不是简单调节亮度或色彩就能解决的。
就拿死黑场景举例，因为影片本身还存在很严重的底噪，如果直接把偏暗场景调亮，底噪也会被同时放大。
至于色彩方面，还需要平衡好修补褪色和保留复古感两方面因素。
在这方面，火山引擎是根据具体片源的效果，依据美学评分对不同方面进行调整。
并能根据不同帧的色彩统计信息进行分区域自适应亮度增强，从而找到最佳的明暗平衡效果。

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据技术人员介绍，以上几方面工作几乎都是由AI完成的，人工参与的只有一些调参部分。