老电影修复新范式：用AI让胶片记忆重焕4K生机-优快云博客

老电影修复新范式：用AI让胶片记忆重焕4K生机

【免费下载链接】Bringing-Old-Photos-Back-to-Life Bringing Old Photo Back to Life (CVPR 2020 oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

你是否曾为家庭录像带中的珍贵画面逐渐褪色而惋惜？是否想过让童年的生日派对、毕业仪式重现清晰色彩？本文将带你用Bringing Old Photos Back to Life项目，将尘封的老电影修复成4K超清画质。读完本文，你将掌握：视频分帧处理技巧、划痕智能检测、人脸增强算法、批量修复自动化流程，让百年影像焕发新生。

项目核心价值与工作流

Bringing Old Photos Back to Life是基于深度学习的老照片修复工具（CVPR 2020 Oral论文成果），通过三阶段处理流程实现历史影像的全面修复。该项目不仅支持照片修复，其核心算法可扩展至视频领域，解决胶片老化带来的划痕、褪色、模糊三大难题。

项目采用模块化架构设计，主要包含三大核心模块：

全局修复：Global/目录下实现结构化与非结构化退化修复，通过三域转换网络处理整体画质提升
人脸增强：Face_Enhancement/采用渐进式生成器优化面部细节，支持高清人脸重建
划痕检测：Global/detection.py实现自动划痕定位，生成精准修复掩码

视频修复准备工作

环境搭建与依赖安装

# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/br/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
cd Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

# 安装同步批归一化模块
cd Face_Enhancement/models/networks/
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .
cd ../../../

# 下载人脸特征点检测模型
cd Face_Detection/
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
bzip2 -d shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
cd ../

# 安装核心依赖
pip install -r requirements.txt

预训练模型部署

模型权重文件需放置在指定目录，全局修复与人脸增强模型分别存放于：

Global/checkpoints/：全局修复模型
Face_Enhancement/checkpoints/：人脸增强模型

# 下载并解压模型文件
cd Face_Enhancement/
wget https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases/download/v1.0/face_checkpoints.zip
unzip face_checkpoints.zip
cd ../Global/
wget https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases/download/v1.0/global_checkpoints.zip
unzip global_checkpoints.zip
cd ../

视频分帧与预处理

视频转图像序列

使用FFmpeg将视频分割为图像序列，建议采用25fps采样率保持时间连续性：

# 创建分帧目录
mkdir -p video_frames/input video_frames/output

# 视频分帧处理（每10帧取1帧加速处理）
ffmpeg -i old_movie.avi -vf "fps=10,scale=640:480" video_frames/input/%06d.png

批量处理配置

修改run.py中的批量处理参数，设置自动模式：

# 在run.py中添加批量处理支持
def batch_process(input_dir, output_dir, with_scratch=True, HR=True):
    for img in os.listdir(input_dir):
        if img.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            predict(
                image=os.path.join(input_dir, img),
                HR=HR,
                with_scratch=with_scratch
            )

核心修复流程详解

1. 划痕智能检测

对分帧图像进行划痕检测，生成掩码文件用于精准修复：

cd Global/
python detection.py --test_path ../video_frames/input \
                    --output_dir ../video_frames/mask \
                    --input_size full_size

检测算法采用多尺度特征融合策略，通过Global/networks.py中定义的U-Net架构实现端到端划痕分割，支持三种输入模式：

resize_256：快速检测模式（256×256分辨率）
full_size：精准检测模式（原始分辨率）
scale_256：等比例缩放模式（保持纵横比）

2. 全局画质增强

全局修复模块采用创新的三域转换网络，同时处理划痕修复与画质提升：

cd Global/
python test.py --Scratch_and_Quality_restore \
               --test_input ../video_frames/input \
               --test_mask ../video_frames/mask \
               --outputs_dir ../video_frames/global_restored

核心算法位于Global/models/pix2pixHD_model.py，通过以下技术实现高清修复：

非局部特征匹配：NonLocal_feature_mapping_model.py
多尺度注意力机制：支持4K分辨率输入的分块处理
域转换损失函数：结合感知损失与风格损失优化视觉效果

3. 人脸细节优化

视频中人脸区域往往包含重要信息，通过专用人脸增强模块提升面部清晰度：

cd Face_Enhancement/
python test_face.py --test_dir ../video_frames/global_restored \
                    --output_dir ../video_frames/face_enhanced \
                    --checkpoints_dir checkpoints

人脸处理流程包含三个关键步骤：

人脸检测与对齐：Face_Detection/detect_all_dlib.py
特征点提取：68点人脸 landmarks 定位
高清重建：Face_Enhancement/models/generator.py实现超分辨率重建

视频合成与后处理

图像序列转视频

将修复完成的图像序列合成为视频文件：

ffmpeg -framerate 10 -i video_frames/face_enhanced/%06d.png \
       -c:v libx265 -crf 23 -preset medium \
       -pix_fmt yuv420p restored_movie.mp4

色彩一致性调整

为保证视频色彩连贯，使用OpenCV进行帧间色彩均衡：

import cv2
import numpy as np
from glob import glob

frames = [cv2.imread(f) for f in sorted(glob('video_frames/face_enhanced/*.png'))]
adjusted_frames = []

# 计算参考帧直方图
ref_hist = cv2.calcHist([frames[0]], [0,1,2], None, [8,8,8], [0,256,0,256,0,256])
ref_hist = cv2.normalize(ref_hist, ref_hist).flatten()

for frame in frames:
    # 直方图匹配实现色彩一致性
    matched = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)).apply(frame)
    adjusted_frames.append(matched)

高级应用与批量处理

批量修复脚本开发

利用项目提供的run.py接口，开发视频批量修复脚本：

from run import run_cmd
import os

def video_restoration_pipeline(video_path):
    # 创建工作目录
    work_dir = 'video_workspace'
    os.makedirs(work_dir, exist_ok=True)
    
    # 分帧处理
    run_cmd(f"ffmpeg -i {video_path} {work_dir}/input/%06d.png")
    
    # 执行修复流程
    run_cmd(f"python run.py --input_folder {work_dir}/input \
                           --output_folder {work_dir}/output \
                           --GPU 0 \
                           --with_scratch \
                           --HR")
    
    # 合成输出视频
    run_cmd(f"ffmpeg -framerate 25 -i {work_dir}/output/final_output/%06d.png \
                    -c:v libx264 -crf 20 {video_path}_restored.mp4")
    
    return f"{video_path}_restored.mp4"

质量评估与参数调优

根据视频特点调整修复参数，获得最佳效果：

低质量视频：增加--HR参数启用高清模式
多划痕视频：调整--mask_dilation参数优化掩码膨胀
人脸密集视频：增加--face_scale参数提升人脸分辨率

质量评估可通过util.py中提供的指标计算函数：

PSNR（峰值信噪比）
SSIM（结构相似性指数）
LPIPS（感知相似度）

项目扩展与未来展望

模型训练与定制化

项目提供完整训练代码，支持针对特定类型视频进行模型微调：

# 创建训练数据文件
cd Global/data/
python Create_Bigfile.py

# 训练域A和域B的VAE模型
python train_domain_A.py --use_v2_degradation --training_dataset domain_A --name custom_train
python train_domain_B.py --training_dataset domain_B --name custom_train

# 训练映射网络
python train_mapping.py --training_dataset mapping --load_pretrainA checkpoints/domainA --load_pretrainB checkpoints/domainB

图形化界面操作

对于非技术用户，项目提供直观的GUI工具GUI.py：

python GUI.py

图形界面支持拖拽操作与实时预览，适合少量视频片段的修复处理：

导入视频分帧图像
选择修复模式（带划痕/无划痕）
调整增强参数
预览修复效果
导出修复结果

总结与资源获取

本文详细介绍了如何将Bringing Old Photos Back to Life项目扩展应用于老电影修复，通过分帧处理→全局修复→人脸增强→视频合成的完整流程，实现历史影像的高清重建。核心优势包括：

端到端自动化处理，无需专业图像编辑技能
先进的AI算法，超越传统视频编辑软件修复效果
完全开源免费，支持商业与非商业用途

项目完整文档与最新更新请参考：

官方指南：README.md
训练教程：Global/train_mapping.py
技术论文：项目主页

收藏本文，关注项目更新，下期将带来"老电影上色与修复全自动化流程"，让我们一起守护珍贵的影像记忆！

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考