AI 正在不声不响渗透我们的生活

先说个故事。

几年前,我老爸给我发微信问,有没有办法修复先辈仅存下来的几张旧照片,特别是我的爷爷那一辈。我做了一些尝试,效果并不满意。

这是翻拍的旧照片,我曾插在我的博客《李老夫子遗墨》专栏里面:


應文世兄(立委伯祖父遗像)

應會世兄(立委叔祖父遗像)


立委爷爷 李應期

这是当时做了电脑上色加工的图片:

当时知道,如果下细功夫磨是可以慢慢平滑(smoothing)修复一些疵点的,但这要熟悉图像软件的很多细节,一直没功夫学好这一技能。但人的神态、面部表情和细节的清晰度,光靠蛮力是无济于事的。

此事暂时搁下。老爸总觉得是个遗憾,尤其是现在我们打算给爷爷迁墓,以及重新印刷《李老夫子遗墨》的时候。老爸的记忆中这些先辈是鲜活的,可惜老爸不是画师,也找不到合适的画师可以根据记忆描述加旧照片参照,把他心目中的先辈肖像描画出来。

转眼到了2022年。我在手机中开始注意到一些旧照片复活的广告,其中一个镜头让人触动:一位90高龄的老太太的旧照片翻新成为细腻入丝的动画。老太太看到自己青春少女时代的风采,那种掩饰不住的惊讶和喜悦,让人印象深刻。

是的,AI 的革命和图像生成模型从来没有停下脚步。旧照片上色、修复,模糊头像清晰化,背景重置,动画效果,应有尽有。这一类接地气的应用已经有很多款,有时间可以慢慢比较选优。手机 app 就可以做(例如苹果店的 colorize app 中的附加功能 live portrait),动画生成调用云端的大数据模型,最多半分钟即可完成。

说一下这背后发生着什么。AI深度神经网络的革命首先在图像识别上大爆发,近几年的大数据生成模型开始突飞猛进。以前我们见木不见林,对于大数据的力量认识不足。总觉得任何信息对象总是由细及粗易,反之则难,简直是不可能,因为总不能无中生有吧。模糊的图像怎么可能清晰化呢?大数据预训练生成模型彻底改变了这一切。原理也简单:无中生有需要的是细节,这些细节信息以前靠记忆和想象弥补, 如今可以靠大数据的 trends 来填补。记住一个神奇的术语:propagation。有一个好的大数据模型,信息的 propagation 在多数场景可以做得非常好。(顺便一提,我认为,现在的所谓无损压缩技术在空间有限的场景,可以由物理超压缩,外加大模型逼真再现技术来模拟逼近,很多时候人的感官是很难区分的。)

于是,我跟老爸说,现在好了,旧照片翻新复活不是梦,一定做到老爸满意为止。当然,在翻新过程中还要有多种尝试,大体上 80% 的时候效果很好,也有少数时候,模型用力过度,造成失真的结果。在我把伯祖父和叔祖父图片和动画调制好以后,我爷爷的旧照翻新却有明显的缺陷,老爸不断问我:还可以改善吗?我说很难。

但功夫不费苦心人。我重新设计上色和清晰化的方案,然后再到图片软件中做一些色调的微调,再回到动画制作模型来,这样来回折腾几次,终于得到了相当不错的结果。我问老爸:这下满意了吗?老爸说:非常逼真!很好。印到书上,永留纪念!

老爸的惊喜让我感觉宽慰。爸爸记忆深处的形象终于逼真重现,这是以前做梦也想不到的事儿。

我在微信群发帖子说:AI 让先祖复活,栩栩如生。

 

 

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liweinlp

立委博士,计算语言学家,多语言多领域自然语言处理(NLP)资深架构师。前弘玑首席科学家,聚焦RPA+AI的NLP低代码多领域落地,设计NLP核心引擎雕龙,落地多领域场景,包括金融、电力、航空、水利、客服等。前讯飞AI研究院副院长,研发支持对话的多语言平台,前京东主任科学家, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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