不少具歷史和文化價值的古老電影,不敵歲月洗禮、保存失當而損毀,無法重現銀幕。浸會大學透過人工智能(AI)技術,修復百年前的默片《骷髏之舞》,並把黑白畫面上色,修復後在浸大周年音樂會,配合演奏同名樂曲時播放。研發技術的計算機科學系助理教授萬人杰指,現時修復電影只需3至4天,但質素仍有改進空間,未來將研究AI「場景預測」技術,並提高修復效率。

記者:蔡健行


1922年首映的默片《骷髏之舞》以同名樂曲為藍本,講述一對情侶夜探古堡,途中遇到拉小提琴的亡魂,至拂曉始消失。經修復的《骷髏之舞》早前在浸大周年音樂會,配合同名樂曲演奏同步播放,身兼浸大交響樂團指揮、創意藝術學院院長的潘明倫稱,今年音樂會期望做到音樂和影像結合,決定還原百多年前默片,與現場演奏音樂結合,邀請計算機科學系助理教授萬人杰為《骷髏之舞》修復上色。

萬人杰形容,《骷髏之舞》原片影像不清晰,大量雜訊既影響觀感,亦為電影上色工序帶來挑戰。修復工作時間有限,他透過AI分析電影,團隊經過2至3天的討論後,再交由AI修復及提高解像度,然後上色,只花數小時便完成。


上色仍需人手協助

速度雖快,但萬人杰指AI的修復工作,仍少不免要人工干預,「AI學習顏色跟小孩學顏色一樣,如果只跟他說天鵝是白色,看到黑天鵝就不認識了。」他指AI認知的天空是藍色,但片中實際是灰色以營造氣氛,故上色工序需要靠人類,向AI提供指令修正。他亦運用由谷歌與加州大學栢克萊分校研發的「神經輻射場」技術,分析每格電影圖像間的關係,以免每格上色成果不一致。

研究電影修復的萬人杰坦言,今次受時間限制,未能完全發揮AI的修復功能,部分片段上色更不夠準確,但委託他的潘明倫,對修復結果感到非常滿意,形容為觀眾提供新的觀賞角度,「從文化角度而言,在原片很難看到服裝設計的細節,今次修復讓我們重新認識當時的歷史文化。」


研推「場景預測」功能

AI技術不僅上色,萬人杰指,亦可移走阻擋畫面的物件或雜訊,有助把舊電影的損壞部分復原,並改善畫面跳動的問題。他表示,將進一步研究AI的「場景預測」功能,預計6至7個月後能完成。

潘明倫補充指,默片有不少剪接,「有時主角上一秒在這裏,下一秒就到了其他地方。我們希望可以透過AI,將他們移動的情景重現。」萬人杰又指,現時技術仍處於初步階段,未來會繼續提高技術的效率和質素。


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