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AI复原100年前的京城老视频,靠这三个开源工具

时间:2020-05-21  来源:未知  作者:admin666

近日,一段拍摄于 100 年前的老北京城影像被央视转发,在微博上火了。据了解,该视频出自一位 B 站的 UP 主大谷的游戏创作小屋。作者大谷利用 AI 技术,把一段拍摄于 1920 年的北京城黑白视频,渲染成了高清流畅的彩色视频,配以颇具地方特色的 BGM,还原了百年前老北京城的民风民俗,颇有内味。

据大谷介绍,这部拍摄于百年前的黑白视频由于年代久远,视频画质有很多噪点,帧数、分辨率都很低。于是他使用了三款开源的 AI 工具来对视频进行处理,分别是:

DAIN,对视频进行补帧处理,提高视频流畅度ESRGAN,对视频进行超分辨率处理,提高视频清晰度DeOldify,对视频进行上色处理

下面就让我们来了解一下这三款视频修复常用的 AI 工具,感兴趣的朋友也可以学着用起来,自己处理老旧视频哦。 

视频补帧工具 DAIN

帧数 (FPS)对于一部视频的流畅度来说影响很大,在正常播放速度下,低于 30 FPS 的视频会让人觉得卡顿,高于 60 FPS 的话肉眼则分辨不出区别。帧数越高的视频带来的流畅度一定是更高的,尤其是在慢镜头下,差别尤为明显:

上图来自另一 AI 补帧工具 SUPER SLOMO 的示例,将原片 30 FPS 的汽车甩尾镜头放慢 8 倍后,实际 FPS 不足 4 FPS,肉眼可见的卡顿。而通过 AI 补帧技术,能够将慢放后的视频维持在 240 FPS,流畅程度可见一斑。

通常来说,补帧的核心述求是在两个连续帧之间插入中间帧,从而提高视频的 FPS,而补帧工具需要解决的问题就是如何通过 AI 算法自动生成中间帧。DAIN 全称 Depth-Aware Video Frame Interpolation,即基于深度感知的视频帧插值工具。DAIN 团队提出了深度感知帧内插模型,开发了一个深度感知流投影层来生成中间帧。

测试环境

Ubuntu(Ubuntu =16.04.5 LTS )Python:Anaconda3 = 4.1.1 Python= 3.6.8 Cuda 和 Cudnn:Cuda = 9.0  Cudnn = 7.0 Pythorch:定制的深度感知流投影和其他层需要 Pythorch 中的 ATen API =1.0.0GCC:编译 PyTorch 1.0.0 扩展文件(.c/.cu)需要 GCC=4.9.1 和 nvcc=9.0 编译器GPU:NVIDIA GPU(作者使用的是 Titan X(Pascal)计算=6.1,支持 compute_50/52/60/61 设备)

安装使用

下载资料库:

$ git clone https://github.com/baowenbo/DAIN.git

在构建Pytorch扩展之前,请确保您具有pytorch = 1.0.0:

$ python -c "import torch; print(torch.__version__)"

生成 PyTorch 扩展:

$ cd DAIN
$ cd my_package 
$ ./build.sh

生成 PWCNet 所需的 Correlation 包:

$ cd ../PWCNet/correlation_package_pytorch1_0
$ ./build.sh

测试预训练模型:

制作模型权重目录和 Middlebury 数据集目录:

$ cd DAIN
$ mkdir model_weights
$ mkdir MiddleBurySet

下载预训练的模型,

$ cd model_weights
$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/best.pth

和 Middlebury 数据集:

$ cd ../MiddleBurySet
$ wget http://vision.middlebury.edu/flow/data/comp/zip/other-color-allframes.zip
$ unzip other-color-allframes.zip
$ wget http://vision.middlebury.edu/flow/data/comp/zip/other-gt-interp.zip
$ unzip other-gt-interp.zip
$ cd ..

预安装:

$ cd PWCNet/correlation_package_pytorch1_0
$ sh build.sh
$ cd ../my_package
$ sh build.sh
$ cd ..

下载结果

用以下方法下载插值结果:

$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/UCF101_DAIN.zip
$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/Vimeo90K_interp_DAIN.zip
$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/Middlebury_eval_DAIN.zip
$ wget http://vllab1.ucmerced.edu/~wenbobao/DAIN/Middlebury_other_DAIN.zip

慢动作生成:

此模型完全有能力在对网络体系结构进行少量修改的情况下产生慢动作效果。通过指定time_step = 0.25以生成 x4 慢动作效果来运行以下代码:

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py --netName DAIN_slowmotion --time_step 0.25

或设置time_step为0.125或0.1如下

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py --netName DAIN_slowmotion --time_step 0.125
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py --netName DAIN_slowmotion --time_step 0.1

分别生成 x8 和 x10 慢动作。或者你想用 x100 慢动作拍些好玩的东西也没问题。

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo_MiddleBury_slowmotion.py --netName DAIN_slowmotion --time_step 0.01

可通过以下方法创建gif动画:

$ cd MiddleBurySet/other-result-author/[random number]/Beanbags
$ convert -delay 1 *.png -loop 0 Beanbags.gif //1*10ms delay 

祝玩得开心!

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