每年的4月1日，都會有千萬人自發地去追思張國榮。或重溫影視片段，或聽經典曲目，在哥哥生前傾注的心血中持續不斷獲得動力與力量。

熟悉張國榮的粉絲，可能都瞭解哥哥生前最後的一場演唱會——《熱·情》。這場演唱會由其親自擔任藝術總監，從藝術構思到劇情式的曲目編排，承載著他對華語歌壇的滿腔熱忱。在張國榮闊別19年後，塵封的《熱·情》演唱會母帶，在AI技術的修復下，與粉絲重逢。

4月1日 ，由騰訊雲多媒體實驗室領先演算法團隊修復、騰訊音樂娛樂集團攜手環球音樂旗下廠牌寶麗金，並聯合騰訊雲、微信影片號、騰訊影片等多個團隊聯合呈現的“張國榮2000年《熱·情》演唱會超清修復版”全球首播。數千萬粉絲共同見證了AI技術加持下的這場風華絕代的演唱會。

影片修復並不是新鮮的事物，相信大部分讀者之前在社交平臺中都刷到過用AI修復百年前老北京影片的新聞。許多經典老片、大熒幕電影都經過AI技術的修復，被重新搬上了熒幕。AI技術修復影片影像資料此前大都集中在影視領域，對於演唱會這類影片資料的修復較少見。雖然都是修復影片，但演唱會和影視類的影片修復還是有著較大的區別。

影片修復中的“長尾”困境

影片修復包含物理修復和數字修復，前者指對於膠片本身的修復，包括去除雜質、形變、劃痕等流程，後者則主要集中在基於機器學習、深度學習這方面的全自動修復，AI技術的引入，在修復領域的核心價值就是儘可能用技術覆蓋以前堆砌人力的方式，去減少人力與修復成本。

影片修復解決的是老舊影視資料中，畫面雪花、劃痕等造成影片素材清晰度、畫面、色彩等造成的感官損失度感受。影視劇影片的修復，相對演唱會而言場景比較固定，鏡頭的運作以及整個畫面比較穩定，從頭到尾的藝術表達形式、整體的色彩風格比較統一。

但演唱會不一樣，演唱會里面的燈光與畫面鏡頭會有特別多的切換，尤其是在人臉修復方面，光影效果在現場看是助燃劑，但對於修復來說，就是複雜的“災難”，對於修復的效果會造成特別大的影響。

腦極體跟此次《熱·情》演唱會背後的修復技術專家也聊了下，有關演唱會修復背後的一些技術與故事。

騰訊多媒體實驗室專家研究員夏珍介紹道，現在業界基本上很難找到基於影片的人臉修復，大部分的人臉修復只是基於圖片或者單張照片，如果要用到影片上會遇到更多複雜的問題。比如每一幀中臉的角度不一樣，如果是側臉或者很小的臉以及很大的臉，各種角度和姿態的臉都需要在演算法處理裡面能夠解決這些問題。

在演唱會修復中，不僅需要面對人臉本身的修復問題，還疊加了光影的影響。演唱會不僅有燈光並且顏色多變，打在人臉上後，如何運用智慧演算法，解決這些問題，是一項不小的挑戰，並且在這其中，也會有技術不能解決的問題。

我們知道，在影片修復中，劃痕和雪花點的數量越多，觀賞的體驗也就越差。修復領域，劃痕的修復成本高昂，並且多數的劃痕修復不可逆。並且業界也缺乏龐大的劃痕公開資料庫，這也使得演算法難以調優，而搭建資料庫的話，成本也非常昂貴。

演唱會這類影片的修復有著許多長尾問題，除了運用純演算法模型的方式之外，也需要一些人工引數的調整，比較費心思。

據騰訊多媒體實驗室方面介紹，此次演唱會的修復工作用到的是實驗室旗下的“超清沉浸感修復引擎”，這是面向老片修復場景的技術解決方案。整個演唱會的修復包括智慧分析、畫質修復、畫質增強、智慧編碼四個步驟。透過多種AI評估演算法對影片內容進行幀級別、場景級別和影片級別等多維度的智慧分析。利用多種人工智慧修復演算法，針對老片場景下進行訓練和最佳化，修復老片中常見的豎線、雪花點、噪聲、壓縮失真、抖動等問題。

從整體畫面的主觀感受上來看，修復後比以前的畫面更清晰、更真實。這種真實感來自畫質整體的增強，包括解析度、色彩、幀率等方面的提升。在張國榮近景特寫中，我們能夠明顯感受到他臉部的輪廓、毛孔、鬍子都比老版要清晰很多。用資料來表示效果也十分明顯，之前母帶解析度只有720×480的解析度，修復以後接近4K高畫質畫質，解析度提升了6倍，整個畫面的流暢度也有所最佳化。

除了騰訊外，不少技術團隊也在加碼高畫質影片修復技術，給老舊影視資料帶來視聽效果效率與體驗的多維最佳化。

老影像裡的新生意

高畫質影片修復經典作品，近兩年是許多流媒體開始投入去做的事情，如愛奇藝、優酷、西瓜影片等，這些平臺都將AI技術修復影片作為新的增長領域開拓。

愛奇藝自主研發了 ZoomAI 影片增強技術，可以基於多個演算法模型實現去劃痕汙漬、超解析度、去噪銳化、智慧插幀，並支援4K高畫質的沉浸式觀影效果。

（三毛流浪記修復對比圖）

我們熟悉的老片《三毛流浪記》、紅色電影《小兵張嘎》、《東方紅》等140部經典影視也被愛奇藝重新修復為4K，搬上熒幕。為更好地推動經典修復的程序，愛奇藝也將高畫質影片修復作為未來發展的重點，啟動了多個數字修復工程，聯合產業與多個機構等，持續延續高畫質影片修復的公益與商業價值。

中影數字製作基地和中國科技大學，共同研發了一個基於 AI 的影象處理系統“中影·神思”。藉助“中影·神思”系統，中影基地已經成功修復了《厲害了，我的國》《馬路天使》《血色浪漫》和《亮劍》等多部影視劇。

中影數字製作基地修復中心主任對外披露，利用AI神思系統，修復一部電影的時間可以縮短四分之三，成本可以減少一半。

優酷也用阿里雲的“畫質重生”技術來修復老片。在優酷平臺，修復的經典影視內容播放量增長迅速，蘇有朋版本的《倚天屠龍記》一經修復，在優酷的播放量增長了450%。其他諸如《尋秦記》《士兵突擊》《亮劍》等經典電視劇，經過AI影片修復後，都活躍在各大影片平臺的榜單前列。

經典作品自帶持久的生命力，許多經典影視，如金庸武俠劇、老港片、經典TVB劇等都有著巨量的翻新需求，這些經典影視的粉絲群體龐大，懷舊經典是許多人的愛好，誰還沒個迴圈十來遍的愛劇呢？

修復老片不只是一種情懷，對於泛娛樂、流媒體領域來說也能夠產生新的商業價值和新的商業模式。《超高畫質影片產業發展行動計劃》顯示，到2022年，超高畫質影片產業總規模要超4萬億元。超高畫質影片修復市場蘊藏著巨大潛力，讓視聽行業嗅到了藏在老影像裡的新生意。目前它雖是一個公益市場，但也是個不能忽視的商業市場。

優質內容是各家影片網站角逐的核心，而經典老片如果可以低成本地大批次進行高清修復，意味著盤活了影片網站的資源庫，可以吸引更多新使用者的留存與會員付費的可能。

高畫質影片修復的技術與資源也會成為各家差異化的優勢，AI技術能夠將成本大幅降低，效率和效果大幅提升，透過技術手段可以彌補需求和供給之間的鴻溝。AI修復的背後，經典作品畫質的改善，與新的智慧裝置、觀看需求的匹配，會使得平臺品牌與流量互相正向迴圈促進。

不止技術，更是藝術表達

高畫質影片的修復，不僅僅是在傳媒、流媒體、泛娛樂等領域具備創造價值，其與普通大眾之間，也逐漸縮短了距離。

西瓜影片將自己的AI修復技術，後臺開放高清修復的功能給每一位普通使用者，使用者可以還原那些對自己有特殊意義的瞬間。如父母輩的一些結婚錄影，小時候家庭聚餐的錄影，咿咿呀呀學習說話的影像，十年前大學畢業的聚會影片等。這些多年前的模糊影像，都會在AI技術的加持下，重新鮮活起來。

AI技術修復老片，也並不是萬能的，並不是可以解決所有的老片問題。據光明日報報道，中國電影資料館對於老電影修復，有兩組人員，一組是藝術專家組，另一組是技術專家組，兩組人員缺一不可。

（百年前的北京城AI修復前後效果對比，via大谷）

老電影的色彩，風俗等場景比較專業，需要藝術專業人員的把控。對老片的修復，並不是單純地把色彩修得好看，需要講究修舊如舊的氛圍感。這方面的把握，AI 還很難做到令人滿意。中影基地此前在修復彩色片《梁祝》時表示，其色調的濃稠就很難界定，需要多方專家一起來定奪。

在高畫質影片的修復中，“修舊如舊”也並沒有什麼行業引數之類的標準存在，對於“如舊”的把控，需要結合所修復資料的具體場景、具體藝術表達來界定。這個界定就比較主觀，考察的是技術團隊與版權合作方等對於藝術氛圍的感覺。

在經典老片的修復過程中，不只是技術能力的釋放，也是一門藝術行為的表達。毫無疑問，AI 會加速高畫質影片的修復，但也存在侷限，無法取代專業電影修復師。

對於高畫質影片修復的未來，除了演算法模型的打磨外，全息投影，VR360都是可能的發展方向。隨著5G、高畫質智慧裝置端的普及，對於經典系列的畫質與清晰度的適配，使用者的要求也會越來越高，初階的480p、1080p到4K，已經是標配，未來4 K 到8K，適配VR 裝置的3D影像內容修復，會是廠商們發力的方向。

傳媒、泛娛樂、AI技術只要如常青樹一般發展，交叉領域的影片修復就會乘著這股東風飛向遠方。無論是珍貴的經典、還是我們普通人曾經閃亮的瞬間，影片修復都會點亮這些曾經褪色的記憶，讓舊時光重新鮮活起來，充實我們的生活。