浸大研AI修复 百年默片添色彩

不少具历史和文化价值的古老电影，不敌岁月洗礼、保存失当而损毁，无法重现银幕。浸会大学透过人工智能（AI）技术，修复百年前的默片《骷髅之舞》，并把黑白画面上色，修复后在浸大周年音乐会，配合演奏同名乐曲时播放。研发技术的计算机科学系助理教授万人杰指，现时修复电影只需3至4天，但质素仍有改进空间，未来将研究AI「场景预测」技术，并提高修复效率。

记者：蔡健行

1922年首映的默片《骷髅之舞》以同名乐曲为蓝本，讲述一对情侣夜探古堡，途中遇到拉小提琴的亡魂，至拂晓始消失。经修复的《骷髅之舞》早前在浸大周年音乐会，配合同名乐曲演奏同步播放，身兼浸大交响乐团指挥、创意艺术学院院长的潘明伦称，今年音乐会期望做到音乐和影像结合，决定还原百多年前默片，与现场演奏音乐结合，邀请计算机科学系助理教授万人杰为《骷髅之舞》修复上色。

万人杰形容，《骷髅之舞》原片影像不清晰，大量杂讯既影响观感，亦为电影上色工序带来挑战。修复工作时间有限，他透过AI分析电影，团队经过2至3天的讨论后，再交由AI修复及提高解像度，然后上色，只花数小时便完成。

上色仍需人手协助

速度虽快，但万人杰指AI的修复工作，仍少不免要人工干预，「AI学习颜色跟小孩学颜色一样，如果只跟他说天鹅是白色，看到黑天鹅就不认识了。」他指AI认知的天空是蓝色，但片中实际是灰色以营造气氛，故上色工序需要靠人类，向AI提供指令修正。他亦运用由谷歌与加州大学栢克莱分校研发的「神经辐射场」技术，分析每格电影图像间的关系，以免每格上色成果不一致。

研究电影修复的万人杰坦言，今次受时间限制，未能完全发挥AI的修复功能，部分片段上色更不够准确，但委托他的潘明伦，对修复结果感到非常满意，形容为观众提供新的观赏角度，「从文化角度而言，在原片很难看到服装设计的细节，今次修复让我们重新认识当时的历史文化。」

研推「场景预测」功能

AI技术不仅上色，万人杰指，亦可移走阻挡画面的物件或杂讯，有助把旧电影的损坏部分复原，并改善画面跳动的问题。他表示，将进一步研究AI的「场景预测」功能，预计6至7个月后能完成。

潘明伦补充指，默片有不少剪接，「有时主角上一秒在这里，下一秒就到了其他地方。我们希望可以透过AI，将他们移动的情景重现。」万人杰又指，现时技术仍处于初步阶段，未来会继续提高技术的效率和质素。

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