作者 | 幸芙
編輯 | 北方
每個人的家中或許都有一些塵封的老照片。在漫長的歲月中，照片上的人和物都變得模糊，色彩也逐漸暗淡。但它記錄了人們過去的某一珍貴時刻，承載了重要的情感和記憶。
有沒有可能讓這些照片變得清晰、全彩？幫人們更好地還原當年、留住記憶？
最新的生成式 AI 技術讓這一設想變得可能了。半年前，開始學習 AI 繪畫的設計師 Nenly ——現在的他，是一名在 B 站上分享 AIGC 技術的 Up 主，制作了一門播放量近千萬的 AI 繪畫入門教程——最近正在使用 AI 技術修複一組老照片。
在中國擔任東道主的第 19 屆亞運會于杭州召開之際，亞奧理事會官方資料館和阿裏雲聯合舉辦了亞運史上第一個 AI 修複特展。他們修複的老照片來自 49 年前，是中國運動員參加第 7 屆德黑蘭亞運會的曆史照片。 這些老照片大部分是黑白的、畫質不算清晰，但記錄下了新中國成立後中國代表團首次參加亞運會的風采。那年，參賽隊員攬獲了 32 枚金牌、共 105 枚獎牌，位列當年團體第三。 通過阿裏雲發起的 AI 修複活動，Nenly 等在内的 1000 多人共同參與了此次修複。
比如，他們修複了中國首位亞運會金牌獲得者蘇之渤的照片——當年，蘇之渤隻有 25 歲。而今年，他已年過古稀，在看到 AI 修複後的照片時，這位情緒極其穩定的射擊運動員，嘴唇微微顫動、眼睛泛紅。
中國第一位奧運冠軍（許海峰）廣爲人知，項目方希望通過這樣的方式，讓更多人了解和記住中國亞運首金獲得者。蘇之渤的故事也被制作成了紀錄片《首金》。
這讓 Nenly 意識到，他們修複的不僅是曆史，也是運動員的青春。 看完這部片子，我确實有些動容。一個細節是，當年第一天參賽的蘇之渤未能參加前一天的開幕式，當看完所有 AI 修複的照片後，蘇之渤問，能不能再放一遍開幕式照片。他激動地起身，站在屏幕前的中國代表團中，仿佛重新「參加」了當年的開幕式。
在這個過程中，我不僅感受到 AI 本身的應用與價值，更感受到技術的人文和溫度。這也是阿裏雲的不同之處。Nenly 也将自己的修複教程發在了網上，希望吸引更多人參與其中——難能可貴的是，國家叙事和個體叙事也緊緊地結合了起來。
修複後的老照片
以下是 Nenly 的講述：
01
最新的 AI 技術，
讓老照片修複成爲可能
我之前是一名廣告設計師，從今年開始接觸 AI 繪畫，并在 B 站發布相關的教學視頻。我算是 AI 這波浪潮的受益者了。
最近，亞運會快要開幕，阿裏雲找到我，邀請我用 AI 工具來修複第一屆亞運會的曆史照片。作爲一個親曆過 2008 年北京奧運會、2010 年廣州亞運會和 2011 年深圳大運會的「90 後」，我覺得能用這種方式親身參與到這場「宏大叙事」，是很有意義的一件事。
自去年下半年開始，AI 在圖像生成方面的應用就屢屢引發大衆關注，以生成的精緻藝術作品與二次元插畫「破圈」。但很多人其實不知道，它還可以被用在這樣的真實場景圖片生成上。
這雖然是我第一次把 AIGC 技術用到修複老照片裏，但技術都是相通的，無論是插畫還是照片，都是由一個個像素點構成的，本質上都一樣。
老照片修複的難點主要有兩個，一是圖片清晰度不高、像素缺失，二是黑白底、沒有顔色。
傳統的 PS 圖片處理技術是沒辦法修複老照片的。因爲 PS 隻能調校圖像，比如調亮度、飽和度，但它不能「無中生有」，幫你把缺失的像素畫出來。
而在深度學習的基礎上，AI 可以通過「學習」真實世界中的圖像樣本，智能識别出畫面中的形象，并爲我們還原這些照片的「本來面目」。
在過去的幾年裏，各類圖像生成算法（VAE/GAN）、自注意力機制模型（Transformer）、圖文對比模型（CLIP）的不斷積累、融合，催化了生成式 AI（Generative AI）工具在今年的爆發，更是賦予了我們「重塑」這些照片、讓它們煥然一新的能力。
不同的 AI 技術，帶來了不同的老照片修複效果。圖源｜受訪者
我使用了一系列開源擴散圖像生成模型（如 Stable Diffusion）等 AI 技術完成了這些老照片的修複。簡單地說，我們可以通過提示詞（Prompt）向它輸入信息，告訴我們希望生成的是什麽，再把模糊的老照片一并輸入給它。
它的模型「學習」過數以億計的現實世界照片，發掘出了大量圖片和輸入信息間的「潛在規律」，以此爲基礎，就會爲我們生成逼真的「攝影級」照片。
具體到這次的修複，可以先把照片尺寸放大幾倍，讓 AI 一絲不苟地「重畫」一遍照片、填滿像素，照片就變清晰了。接着，通過提示詞等手段輸入顔色信息，引導 AI 給照片「重新上色」。
就這樣，在短短的十分鍾内，一張模糊黑白的老照片就可以變成一張清晰全彩的現代照片。
這個過程很讓人震撼。修複旗手張大維的照片時，我看到他的面容逐漸清晰、「栩栩如生」，他身上的中山裝顔色、他舉着的紅旗顔色逐漸鮮亮，那個場景給我非常大的沖擊力。我好像親眼看到了半個世紀前的異國賽場，開幕式的盛況、比賽的緊張激烈、拿下第一枚金牌的激動和喜悅……
點擊下面的圖片，你可以幫張大維一鍵修複老照片，讓他「重煥光彩」。希望你看完，也有重返當年賽場的激動感覺。
AI 非常智能，但并非萬能。爲了讓照片有更好的展出效果，我會在 AI 修複的 80 分基礎上，人工把照片修到 90 分左右。作爲人類，我覺得自己就像 AI 的「助理」，隻用完成一些細枝末節的加工。
AIGC 剛出來的時候，大家感歎它可能會讓設計師失業。但現在我看到，它解放了我的生産力、也讓不可能的創意變得可能。半年前，我還沒接觸 AI，你讓我修複老照片我是做不到的。
02
雲端計算，讓普通人
也能用上最新 AI 技術
學習使用這些 AI 工具并不難，但門檻有些高。
首先是算力門檻，調用這些文生圖大模型，需要性能強大的 GPU（顯卡）來進行運算，這對很多設備比較一般的使用者來說是一道「天塹」。其次是使用門檻，這些模型不像一般的 C 端産品，它們大部分都需要用戶在本地配置複雜的編程語言環境等，比較難上手。
因此，我慢慢接觸了雲計算、雲平台的解決方案。這次的老照片修複，就有一部分是在阿裏雲機器學習平台 PAI 上完成的。
它的好處是，一方面它是部署在雲端的計算資源，對設備的要求降低了，而且成本也更可控。相當于你之前要買卡，現在你可以小規模地試用。其次，它大大簡化了部署操作，比如你可以在上面直接搜索其他開發者編寫好的 Notebook（代碼筆記本），相當于給你提供了一個模版。
以 AI 修複老照片爲例，當你打開「用 AI 重燃亞運經典」的 Notebook，它幾乎提供了我們會用到的全部 AI 模型和工具，按照指引一步步來，很快就能完成部署。
在阿裏 PAI 平台上，「用 AI 重燃亞運經典」的 Notebook。圖源｜阿裏雲官網
我覺得阿裏雲也是希望通過這樣的平台，讓更多人能用上 AI 技術。這次， PAI 平台吸引了 1.5 萬人了解如何用 AI 技術去修複亞運老照片。
這也讓我看到了 AI 技術的人文價值。比如我給中國亞運會首枚金牌獲得者蘇之渤老先生修複的照片，原圖是阿裏雲從亞奧理事會官方資料館拿到的，有些蘇先生自己都沒有看到過，更不要說彩色版了。德黑蘭亞運會的時候，他 25 歲，已經是快 50 年的曆史了。
當阿裏雲亞運會 AI 修複項目組把修複好的照片放給他看的時候，現場的人看到，這位情緒極其穩定的射擊運動員，嘴唇微微顫動、眼睛泛紅。很多現場的人也流淚了。蘇先生還很不好意思地說，到時候能不能把修複好的照片也送給他一份。我才意識到，我們修複的是曆史，但這也是他的青春。 點擊下面的圖片，你可以一鍵幫蘇之渤修複老照片，感受一下他當年的青春和光彩。想必你也會很感慨。
如果你問半年前那個還沒接觸 AI 的我，能不能修複這樣的一張老照片？我的回答肯定是做不到。 我覺得這也是 AI 技術帶來的社會意義。過去，我們都說照相、攝影是記錄瞬間，但是如果我們沒有捕捉到呢？那它就是遺失的記憶。現在，我們用 AI 技術去「修複」老照片，去了解曆史，會讓我有種「失而複得」的驚喜感，也更能體會到曆史的分量以及它的珍貴性。
這些 AI 修複老照片的技術原本是專業人員才能掌握的。但如果借助像阿裏雲這樣的平台，可以讓更多人用更少的成本、更低的門檻用上這些新技術。那也許未來，普通人就能讓手上任何一張老照片重煥當年的風采。
我們不妨暢想一下，今天我們修複的隻是一張照片，但未來能不能讓它動起來呢（視頻化）？甚至能不能讓這些這些照片裏的人物穿越時空跟我們去對話呢？我想，随着技術的發展，它未來一定能實現。
不管是對于我這樣的技術使用者、還是對那些跟老照片有情感連接的人們來說，這都會帶來難以想象的意義。
