本文來自微信公眾號“新智元”（ID:AI_era）
7月20日是阿波羅登月51週年。1969年7月20日，尼爾阿姆斯特朗成為登月第一人，他在月球上邁出的一步是令人難以置信的一步。
想當年，阿姆斯特朗的聲音通過電視傳到了世界的各個角落，並寫入歷史：「對一個人來說，這是一小步，但對人類來說，這是一次飛躍。」
觀看阿波羅登月的所有歷史性鏡頭令人興奮又激動，但有時觀影質量體驗並不是那麼好。儘管NASA致力於恢復和增強一些最流行的阿波羅影像，但其中一些鏡頭仍然模糊不清。
近日，一位YouTube名為DutchSteamMachine的照片和電影恢復專家，使用 AI 技術來增強阿波羅原始影像的效果，從而製作出清晰，生動的視頻剪輯和圖像。
他告訴《今日世界》雜誌，「我想提供一個前所未有的復現舊影像的體驗。」
登月鏡頭像素提升至60 FPS，如同觀賞1080p的影片
一起來感受下Charlie Duke 和 John Young一起進行的阿波羅16號月球車穿越過程中的增強鏡頭，通過AI修復，最初以每秒12幀（FPS）拍攝的鏡頭已提升到每秒60幀。
看看這凹凸不平的月球，如此清晰的畫面簡直令人驚歎，第一視角讓人身臨其境。
在增強的阿波羅15號 Hadley Rille 著陸點景象中，月球表面的清晰景象讓人震撼，每一個坑窪都清清楚楚，即便沒有VR眼鏡，也完全讓你感受到自己登上了月球。
再看尼爾阿姆斯特朗在Apollo 11 進行登月的「第一步」視頻的增強版中由月球模塊內部的16mm攝像機拍攝的清晰度如何？
登月第一人的腳重重地踏在月球表面，右腳後揚起了土的畫面都那麼清晰。
不僅如此，這些錄像還同步了特定任務的原始音頻，如果仔細聽，可以聽到宇航員說話的聲音。
通過AI高清還原的阿波羅號的鏡頭，帶我們去月球遊玩了一圈。
視頻是怎麼修復的？用了AI開源工具DAIN
DutchSteamMachine使用的AI稱為深度感知視頻幀INterpolation，簡稱DAIN。這是一個免費開源的的項目，並且不斷得到開發和完善。
DAIN：深度感知視頻幀插值（DAIN）模型，通過探索深度信息來顯式地檢測遮擋。該項目開發了一個深度感知流動投影層，優選取樣更近的物體，以合成中間流插補視頻幀。
開源地址：https://grisk.itch.io/dain-app
運動插值或運動補償幀插值是視頻處理的一種形式，其中在現有幀之間生成中間動畫幀，以使視頻更加流暢，補償模糊等。
DutchSteamMachine表示，「人們已經使用相同的AI項目將1900年代的舊電影錄音帶入了高清和彩色的生活。這項技術似乎適用於許多新的鏡頭，這是一件了不起的事情。」
此前，90後程序員大谷用AI修復了100年前老北京影像，並還原影視原聲也曾是火出了圈，其中也用到了DAIN技術。
這位作者在這裡面一共用了3個在GitHub上開源的AI程序，第一個是負責做補幀的DAIN，第二個是做分辨率擴增的ESRGAN，第三個是上色的DeOldify，綜合到一起才做成了這個視頻。
使用AI進行修復需要一個功能強大的高端GPU才能完成。DutchSteamMachine解釋道，「短短5分鐘的視頻可能需要6到20個小時才能完成，但結果不言而喻。」
他闡述了他是如何進行這項工作的：
1.尋找質量最高的源視頻，恰恰作者找到的這些源視頻是高比特率的720p視頻文件，因為在儘可能高的源視頻進行編輯是更加有助於還原視頻高清晰度。
2.找到拍攝鏡頭的幀率，通常可以在NASA文檔中找到。由於有時幀率似乎不正常或波動，並非總是按預期運行。因此，找到幀率的最佳方法是聽宇航員正在談論的地標，並將鏡頭與之匹配。
3.將源文件分成單獨的PNG幀，將它們與輸入幀率（1、6、12或24）以及按插值率（2x，4x，8x）所需的輸出幀率一起輸入到AI。AI開始使用GPU，並查看兩個連續的真實幀。
4.應用顏色校正，因為源文件通常帶有藍色或橙色。再將素材與音頻同步。
DutchSteamMachine會在業餘時間完成這項工作，並將其發佈到他的YouTube主頁。他還有一個Flickr頁面，其中包含更多增強的圖像，每張圖像重現了過去的景象，令人著迷。
Flickr：https://www.flickr.com/people/steamarchive/
DutchSteamMachine希望「為將來保留過去」，期待他下一個AI修復視頻～
參考鏈接：https://www.sciencealert.com/watch-this-old-apollo-footage-get-upgraded-into-a-60-fps-masterpiece
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