微博博客@大谷Spitzer在5月8日上传了一个视频，引起了整个网络上的重新发布热潮。
他为1920年至1929年加拿大摄影师拍摄的民国时期北京街景拍摄了黑白录像。
通过AI，他完成了着色，帧频和超分辨率恢复，以及带回了一百年前的网民，体验了过去的繁荣。
穿越穆斯林：人工智能还原了一百年前的北京街头风光。
原始视频来自四年前《人民日报》发布的纪实图片。
它是由一位加拿大摄影师在1920年至1929年之间拍摄的。
从那以后整整一百年了。
原始电影目前在加拿大国家电影局的收藏中。
整个视频长10:12，它带您回到一百年前的北京公历。
1920＆amp; nbsp;是中华民国九年，也是中华民国北洋政府的时代。
片段截图：北京的街景在这段时间里，重要的历史事件，例如“废除第21条运动”，“中山之死”和“段其瑞”关于成立临时政府的公告”在中国发生过。
片段截图：北京人见面并打招呼。
第一次世界大战结束时，中国短暂休假。
也是在过去的几年中，早期的国内产业获得了良好的增长机会。
90年代后的独立游戏开发商@大谷Spitzer该项目的作者是90年代后的独立游戏开发商胡文谷，出生于北京，毕业于中国人民大学艺术学院，毕业于新中国。
约克视觉艺术学院，目前在纽约从事独立游戏的开发。
胡文谷（微博：@大谷Spitzer）作为一名艺术家，音乐家，程序员和游戏设计师，他从事游戏开发和音乐工作已超过10年。
代表性作品：“漫画秀模拟器”，“埃迪·紫色”等。
埃迪·紫罗兰是他的50多种游戏作品之一，在中国已被下载了100,000次。
产品组合：http://dgspitzer.my-style.in/gameportfolio/此视频使用AI来完成着色，帧频修复和超分辨率部分。
声音效果来自互联网，背景音乐是北京民间音乐大师的作品，其中道教音乐来自北京白龙观的录音图像。
技术管道参考Denis Shiryae的图像恢复教程。
视频截图：恢复前后作者建议的比较。
作者使用了包文博博士开放的DAIN帧插值算法。
上海交通大学（项目地址：https://github.com/baowenbo/DAIN）中的帧速率恢复DAIN的体系结构图在两个时刻给定两个输入帧的情况下，首先估计光流和深度图，然后使用建议的深度感应流投影层生成中间流。
分辨率增强部分使用ESRGAN，这是一种基于GAN的增强型超分辨率方法。
视频着色使用DeOldify的一部分，这是一个用于对旧图像和视频进行着色和还原的深度学习项目。
加利福尼亚艺术家工程师在Github上开源（项目地址：https：//github.com/jantic/DeOldify）DeOldify使用NoGAN，这是一种新型的高效图像到图像GAN训练方法。
细节处理效果更好，渲染更真实。
我还使用VirtualDub软件处理了旧电影的降噪部分。
最后，通过开源算法和软件的完美结合，向我们展示了这样一个长达十分钟的视频，引导网民穿越中华民国回族，体验北京繁华的街道。
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