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旧电影焕新:从“小应用”窥见CANN计算架构的“大能力”

来源:整理 时间:2022-08-13 19:15:06 编辑:派代电商 手机版

文 | 曾响铃

来源 | 科技向令说(xiangling0815)

时代车轮滚滚向前,那些属于过去的记忆却不曾退却。

我们很幸运地看到很多以前的影像资料能够一直留存至今,例如经典电影、建党建国珍贵影像等,胶片的影像质感泛着岁月的痕迹,要么见证了一个国家无法忘却的发展历程,要么铭刻了街头巷尾集体的青春回忆,个人、家庭、集体、国家,都能在这样的“老片子”中看到属于过去的喜怒哀乐。

然而,即便能够“存档”,这些珍贵的上世纪拍摄的电影电视素材还是有很多遗憾等待弥补——受限于当时拍摄设备、存储介质、存储环境和处理播放设备的落后和简陋,一方面,留存的影像介质受到各种物理化学因素的影响,在画面上都有不同程度的劣化(称为“退化”),另一方面,当人们已经习惯了高清、超高清、高质量的视频图像,这些影像的分辨率、帧率和画面表现都已无法满足当下的观影需求。

要让珍贵的影像更好地传承,也要满足人们对于历史影像素材越来越高的质量要求,这时候,AI对视频的修复和增强价值就展现出来。

在AI技术快速发展的今天,我们几乎能用AI来做任何图像和视频的处理,例如昇腾AI以人工智能技术赋能视频修复和增强,已经能够将上世纪40-80年代的一些经典影片和珍贵史料视频——如《开国大典》《闪闪的红星》——处理成4K甚至8K视频。

这样的AI应用生动诠释了什么叫做“技术的温度”,既不失社会价值和经济价值,又以普通人看得见、摸得着的方式表达着AI技术的价值。

只有强大的性能加持才能实现,昇腾AI三路出击提升视频质感

视频增强要从哪些方面出发?答案并不复杂,普通人观看老影像资料时面临什么痛点,就是AI要解决的事。

在昇腾AI加持下,已有来自高校的生态伙伴着手从以下三个方面进行视频增强技术的创新,而基于AI的视频修复和增强算法通常是由卷积神经网络(convolution neural network)来实现,需要用专门的软硬件平台进行加速,因此每一项都对昇腾AI提出了很强的性能要求。

旧电影焕新:从“小应用”窥见CANN计算架构的“大能力”

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