人工智能修复及上色的老照片

“人工智能”是英文Artificial Intelligence的中文翻译，缩写为AI，是计算机科学的一个分支，是研究让计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为，如学习、推理、思考、规划等的一门新的技术科学。主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

人工智能程序

人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支，是一门极富挑战性的科学。

现在的人工智能发展出“神经网络”的机器深度学习，其数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”，还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。通过大量样本的训练，可以建立相应的模型，去处理一下类似场景的情况。

黑白老照片（人少）

黑白老照片的修复上色效果（人少）

黑白老照片（人少）

黑白老照片的修复上色效果（人少）

黑白老照片（人少）

黑白老照片的修复上色效果（人少）

黑白老照片（人少）

黑白老照片的修复上色效果（人少）

黑白老照片（人少）

黑白老照片的修复上色效果（人少）

在影像处理方面，模糊照片的清晰化和黑白照片的上色处理已提供有程序来实现。我就在“智能修复老照片”里注册了个用户，38元使用1个月，它主要提供了3个功能：老照片修复；黑白照片上色；模糊人脸修复。其它的小功能应该跟PS差不多吧！我没有去用。我将我的老照片拿去试，出来的结果，猛一看效果还是不错的，仔细看来，毕竟是一些额外的信息，是一些“保真度”不是很高的色彩和细节！

黑白老照片（人少）

黑白老照片的修复上色效果（人少）

黑白老照片（人不多）

黑白老照片的修复上色效果（人不多）

模糊照片的清晰化和黑白照片的上色处理这样的“智能化”功能，大概是这样实现的：

让AI拥有常识，让它可以判断不同场景下的物品应该是什么颜色，也就是让AI拥有图形判别的能力。要让AI能够“认识”物品，目前最为前沿的一种生成式对抗网络技术。

生成式对抗网络技术有两个关键点：一是图像生成器，二是对抗式学习方式。所谓图像生成器，就是当你给出一张黑白照片要生成彩色照片时，需要生成器博闻广识，能准确的“回忆”起图片里面的事物原来是什么颜色。而对抗式学习方式则是难点中的难点。为了训练生成器，可设计新颖的判别器和损失函数来评价生成的彩色图像和真实彩色图像的接近程度。在学习过程中，生成器努力“记忆”事物的色彩分布情况，使自己还原出来的彩色图像越来越真实，让判别器越来越难分辨。

黑白老照片（人不多）

黑白老照片的修复上色效果（人不多）

神经网络就像一个简化的大脑，你教给他东西，他就能记住东西，做出判断。经过对万余张照片的学习，算法能力数次迭代，AI技术终于能够对黑白照片的图像做出较为准确的判断和上色。在黑白相机时代，虽然彩色的景观呈现在相片上是黑白的，但景观颜色的不同，在黑白照片上呈现的灰度也是不同的。依据黑白相片灰度的不同，AI能大致判别物品的颜色。但依据灰度判别颜色不一定十分准确，一些灰度上的细微差别，造成的结果差异可能失之毫厘，差之千里。

黑白老照片（人多）

黑白老照片的修复上色效果（人多）

黑白老照片（人多）

黑白老照片的修复上色效果（人多）

为了测试这些功能，我还将一些彩色的照片转成黑白的，让“智能修复老照片”程序去处理，结果是这样的：

人为转换的黑白照片

人为转换的黑白照片修复上色效果

原始彩色照片

人为转换的黑白照片

人为转换的黑白照片修复上色效果

原始彩色照片

人为转换的黑白照片

人为转换的黑白照片修复上色效果

原始彩色照片

一张模糊彩色的照片，使用“老照片修复”功能，最终颜色变化了，只使用“模糊人脸修复”功能，效果要好一些！

原始模糊的彩色照片

修复上色的效果（颜色变了）

仅使用修复的效果（感觉不错）

我的爷爷逝去时是七十三岁，在他七十三年的人生经历中，竟然没有留下一张照片，在开始办理身份证之前逝去的爷爷就这样成了空白。后来我P了一张，取了爸爸，叔叔，姑姑们一些五官，借了别人的帽子和衣服，“合成”了一个爷爷，将奶奶身份证上的相取下来，将爷爷和奶奶放在了一起。也使用“老照片修复”功能来处理“合成”的爷爷，效果是这样的：

合成的爷爷

合成的爷爷修复上色的效果

从以上这些例子来看，人类除了会从经验中“连续型学习”之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”，或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。从思维观点看，人工智能目前仅限于逻辑思维，对于形象思维和灵感思维还不具备能力。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。虽然人工智能可以对人的意识、思维的信息过程形成模拟，但人工智能不是人的智能，不能像人那样思考、也不可能超过人的智能。目前有些人工智能“超过”人的能力的游戏，如下棋，虽然是“冥思苦想”的能力，但并不是人类智能的全部，应该可以下这样的结论：凡是人工智能可以超过人类智能的地方，都不是人类智能的本质。否则像《未来战士》中那样，人类会很难过！我倒是很担心人类去跟什么东西杂交，如果智能和体能超过人类，那将是人类的灾难！