伴随着影像分辨（biàn）率的提高，4K、6K、8K成为了今天制作和放映的常态（tài）。与此同时，那些老的影片，想要（yào）匹配到新的放映分辨率标准，也变得更加困难。
但还好（hǎo），AI技术的（de）发展，让（ràng）一切变得皆有可（kě）能。VideoGorillas研究人员使用（yòng）人工（gōng）智能技（jì）术，将大量的老片子重制到了（le）4K分辨率（lǜ）。
一种名为（wéi）Bigfoot super resolution的新（xīn）型生产辅助（zhù）AI技术，通过（guò）使用神经网络计算出低分辨率（lǜ）影片中缺失的像素，成功将电影从480p转换（huàn）成（chéng）了4K。
经典的（de）影片，重置成高分辨后重新（xīn）上映，这样的技术能够让观（guān）众在一（yī）个全新的视觉（jiào）体验中，重温（wēn）旧（jiù）时的感动。
在传统的影片重置流程中，大量的工作都需（xū）要人力完成（chéng），这即花（huā）钱又费时。VideoGorillas公司开发的人工（gōng）智能增强（qiáng）解决方案，能够用更低的成本（běn）实现超出预期的（de）分辨率（lǜ）视觉（jiào）感受。
一种新的解决方案： Bigfoot Frame Compare
总部位于（yú）洛杉矶的 VideoGorillas，是（shì）一家结（jié）合了（le）机器学习（xí）、神（shén）经网（wǎng）络、视觉分（fèn）析、对象识别和实时流媒体技术的先进媒体技术开发商，这家公司（sī）与（yǔ）与（yǔ）好莱（lái）坞各大电影制片厂合作紧密。
VideoGorillas在2018年（nián）9月宣布，其研发的（de）Bigfoot Frame Compare系统（tǒng），将重新定义电影、电视和后（hòu）期制作公司管理（lǐ）资（zī）产、整理、重（chóng）新布置（zhì）和保存项目的方式。
Bigfoot通（tōng）过在一系（xì）列图像中找（zhǎo）到类似“兴趣点（diǎn）”的（de）共同（tóng）点，来自动执行手工（gōng）劳动密集（jí）型的处理（将（jiāng）原始胶片帧与最终编辑的作品相匹（pǐ）配）和比较处理（将不同胶片剪（jiǎn）切之间的（de）独特或共同（tóng）帧进行比较）。
2018年11月，VideoGorillas宣布Netflix公司将于2018年11月2日（rì）在影院和网上发布电影《风（fēng）的另一面》，这（zhè）是（shì）由著名导演奥逊·威（wēi）尔斯执导的最（zuì）后一部未完成的电影。
这（zhè）部影片（piàn），使用了（le）VideoGorillas公司的人工智能（néng）(AI)驱动的Bigfoot Frame Compare 框架（jià）对比技术。
每秒分析1200万帧（zhēn）
《风的另一面》对（duì）电影（yǐng）制作人和 VideoGorillas来说都是了一个挑战，因为它是（shì）一项混合了电（diàn）影修复和全（quán）新介质发行的工作。这（zhè）部拥有40年历史（shǐ）的影片（piàn），有100多个（gè）小时的素材（cái）。
制片人Filip Jan Rymsza说:“在完成（chéng）《风的另一面》的（de）时候，我（wǒ）们面临着（zhe）一个（gè）非常重大（dà）的挑战。”
“我们收集了不（bú）同（tóng）来源的3.5小时的（de）参考剪辑，我们必须把它与100小时的胶片扫描相（xiàng）匹（pǐ）配，包括16毫（háo）米、35毫（háo）米的底片和35毫米的正（zhèng）片。
传统工作流程（chéng），助理剪辑（jí）需要对应参（cān）考完（wán）成剪辑（jí），但有些画面会从16mm放大到（dào）35mm，或者放大并重新定（dìng）位，或者折边，或者（zhě）从彩色底片上（shàng）用黑白打印出来（lái），这使得人的肉眼很难做（zuò）好匹配。
如果没有VideoGorilla的人（rén）工智（zhì）能（néng）技术完成（chéng）这些精（jīng）确的匹配，我们的（de）剪辑（jí）团（tuán）队可能需要几个（gè）月的时间才（cái）能（néng）完成，而VideoGorilla在两周内完成（chéng）了这项艰（jiān）巨的（de）任务。
通过扫描《风的另（lìng）一面（miàn）》的（de）胶片片段，我们得到了900多万帧。由于Bigfoot 最初是基于cpu的软件，VideoGorillas又开发（fā）了一个实验性的gpu版本（běn），这（zhè）让洛杉矶办公（gōng）室的一台机（jī）器，能够完成通常需（xū）要200-300台服务器的工（gōng）作。
在摄取了视（shì）频两天之后，GPU只花了三天时间来（lái）分析这段视频，在峰值加载时， Bigfoot每秒要分（fèn）析1200万（wàn）帧。
Bigfoot super resolution（分（fèn）辨（biàn）率提升系统）
现在，VideoGorillas有（yǒu）了另一项技术，它融合了（le）基（jī）于NVIDIA CUDA-X和Studio Stack的人（rén）工（gōng）智能技术（shù）。通（tōng）过集成gpu加速（sù）的深度（dù）学习和（hé）计算机视觉，允许制（zhì）作公司在重置影片时，获（huò）得更高的视觉保真度。
这（zhè）种技术通过使（shǐ）用（yòng）神（shén）经网络来预测缺失的像（xiàng）素，从而将电影从480p转换为4K，这些（xiē）像（xiàng）素（sù）质（zhì）量高得令人难以置信（xìn），让原始内容几乎与4K电影一样出现。
“Bigfoot Super Resolution采用英伟达RTX技术，专注于解决提供目前传统方法，无法（fǎ）实现的（de）视频质量和操作效（xiào）率提升。
“我们非常高兴能将这个解决方案（àn）推（tuī）向市场，并希（xī）望帮助我们的电影和电视合作伙伴，在他们的（de）内容库中，找到（dào）重（chóng）换生（shēng）机的影片”。
如何在重置影片的同（tóng）时，保留艺术创作意（yì）图（tú）？
有趣（qù）的（de）是，AI在影片重置工作中，除了提（tí）高生成效率（lǜ）和减少时（shí）间成本以外，居（jū）然还能够发挥出创造性的作（zuò）用。
VideoGorillas的研究团队为每个项（xiàng）目训练了（le）一（yī）个独特的递归（guī）神经网络(RNN)，由NVIDIA gpu加速。机器会（huì）学习（xí）同一时代、同一类型、同一制作方法创作的作（zuò）品（pǐn）的（de）特（tè）点。然后保持了那个时代（dài）/流派的外观和感觉，从而保留了艺术意图（tú）。
“我们正在为基于人工智能技术的，电影和电（diàn）视影像（xiàng），创（chuàng）造一（yī）个新的视觉感受（shòu）。我们训练（liàn）AI去除各（gè）种干扰视觉的画面元素，同时了解正（zhèng）在重置影片的（de）时代、流派和媒介。利（lì）用这些（xiē）AI技术，我们可以（yǐ）提高影片质量，保持影片的原（yuán）汁原味的视觉外观和感受。
generative adversarial networ(GAN)系统用于去除低（dī）分辨（biàn）率（lǜ）区域中不需要的噪声和伪影，同（tóng）时用新的（de）图像合成（chéng）和升级来替代它们（men）。
这些（xiē）AI都（dōu）是使用（yòng）Pytorch在CUDA和cuDNN中训（xùn）练，由（yóu）于每部影片（piàn）有数百万张（zhāng）图像，处理（lǐ）量（liàng）非常大，所以VideoGorilla集成了DALI (NVIDIA Data Loading Library))来加快训练时（shí）间。
Nvidia RTX驱动的人工智能技术
想要（yào）实现这种由AI完（wán）成的视觉（jiào）新（xīn）水平，只能通过NVIDIA RTX。该（gāi）RTX的混合精度和分布式（shì）工（gōng）作流的性（xìng）能比CPU提高了200倍。VideoGorillas用（yòng）RTX2080和Nvidia Quadro为更大（dà）规（guī）模的项目培训超分（fèn）辨率AI。
Nvidia框架能够（gòu）使 VideoGorilla将super-re超分辨率应（yīng）用于HDR，高比特深度（dù）视频，以及高达8K分辨率，并实（shí）现更快的（de）光（guāng）流性能。
纯粹使用CPU来计算，4K和8K视频的超（chāo）分辨率（lǜ）真的不可行，速度太（tài）慢了。VideoGorillas首席技术官亚历克斯·朱可（kě）夫说：“Nvidia GPU确实是实现高分辨率（lǜ）、高（gāo）图（tú）像（xiàng）质量（liàng）的唯一（yī）选择。”
在Prem解（jiě）决方案中，他们（men）还可以使用Nvidia Kubernetes将工作负载（zǎi）扩（kuò）展到（dào）云端（duān），在本地数据（jù）中心以及Amazon Web服务和Google云（yún）平台中运行。从而（ér）实（shí）现更（gèng）加（jiā）强大（dà）的运算（suàn）能力。
AI技术看似遥远，实（shí）际上已经在影视行（háng）业，已经得（dé）到了越来越多的应用。
就拿所谓的AI分（fèn）辨率增强来（lái）说（shuō），类似的技术在很多（duō）后期软件（jiàn）中，也（yě）得到了应用，比如达芬奇16神经网络引（yǐn）擎（qíng）实现的Super Scale素材（cái）分辨率上变换，也实现的类似（sì）的效果。
所（suǒ）以，伴随着这些科技公司，对于AI在影（yǐng）视领域的应（yīng）用探索，在以（yǐ）前看来很（hěn）多不可能实现的事情，现在都变得（dé）明朗起来。
与（yǔ）此同时，技术（shù）的（de）进步也在为艺（yì）术的创作（zuò），带来许多的（de）新的可（kě）能性。
