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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