10 月 1 日，由央视军事与腾讯多媒体实验室联合策划，新中国 15 次国庆阅兵珍贵历史瞬间，以超清彩色修复视频的形式与大家见面。100 多秒高清修复的历史画面带我们重回一个个振奋人心的历史瞬间，修复后的视频真实还原了先辈们阅兵时昂扬整齐的步伐、现场观众的欢呼鼓舞，以及武器装备的威严震撼。
智能修复老片，还原不一样的阅兵时刻
1936 年，中央红军结束长征到达陕北，美国记者埃德加 · 斯诺用镜头记录下红军阅兵的场面，这是红军阅兵留下的最早的影像资料。得益于镜头的记录，86 年后的我们可以跨越时间看到红军当时的英勇风采。
新中国历史上，每一次阅兵式，都能让我们读到祖国不同节点的珍贵模样。从 1949 年的新中国第一次阅兵，到 1984 年国庆大阅兵上我国第一次向外界展示由自己设计制造的远程、中程和洲际战略导弹，再到 2009 年的国庆阅兵式，受阅装备主要都为我国自行研制，其中 90% 为首次亮相。
翻阅每一个阅兵式的影像资料，从军人们千锤百炼的步伐到自研装备的先进威严，我们得以窥见新中国的奋斗史。幸运的是，留存下来的阅兵式的影像资料，记录了这些大国军事的壮大历程，让数十年后的人们还能一起见证、感动。
不过，一直以来，由于受技术限制、影像存储方式等影响，不少珍贵的阅兵式历史影像画面存在画质不清、视频模糊、损坏严重等问题，划痕、噪点、竖线、雪花点、模糊、失真、抖动等，是老旧视频中会出现的常见现象。为此，央视军事联合腾讯多媒体实验室，对 1936 年以来举办的 15 次重要阅兵式历史影像进行了修复，为大家呈现出一版 100 多秒的高清修复版混剪国庆阅兵式，视频还原了历史上的震撼瞬间，让我们感受到了贯穿时间的中国军事的精神风貌。
值得注意的是，对于这些历史珍贵影像的智能修复工作，绝非将低分辨率视频放大、输出为高分辨率影像那么简单。从降噪、去压缩失真到细节生成、人脸修复，到黑白上色等方面，都需要下功夫。
黑白影片智能上色，复原历史经典时刻
得益于 AI 强大的学习功能，修复工作变得更高效可行。通常，涉及到重要历史影像视频的修复工作，会用到多项画质增强技术，包括分辨率增强、细节增强、色彩增强等。
在 1953 年的国庆阅兵式上，中国人民志愿军国庆节归国观礼代表团格外引人注目。然而由于历史技术限制，1953 年到 1958 年的阅兵式影像素材均为黑白影像。为了更清晰、生动的还原当年阅兵式的盛况，腾讯 “光影焕新” 智能影像修复平台特地将这些黑白老片做了针对性处理。这项工作并不是简单的一键上色，视频内容是动态的、复杂的，每一帧画面都涉及不同军人的面部、动作，以及背景环境场景细节，每一帧内容都不容出错。
1956 年阅兵式画面修复上色
1956 年阅兵式的视频资料，原片是黑白色，且存在较为严重的模糊、划痕、噪点和失真等问题，军队方阵 “糊” 作一团，军人们的步伐也几乎难以分辨，国旗也融入黑色背景中。而被修复过的画面，军人的服装颜色由黑白被还原成墨绿色，帽檐、衣服上的徽章变得清晰可见，鲜艳的红旗迎风飘扬，远处背景的树木、电线杆等细节部分也被针对性修复处理，画质提升明显。
老片修复除了针对性的颜色还原外，细节处理也格外关键。智能影像修复团队通常会通过自适应细节提升模块，根据人眼最佳视觉自适应提升画面细节的强度，在提升细节清晰度的同时不会过度影响观看舒适度。通过画质修复模块，对老片中因分辨率或其他因素造成的细节纹理缺失问题进行修复，生成自然的纹理及细节。
1958 年阅兵式画面修复上色
在被修复过的 1958 年阅兵式画面中，色彩和表情细节都处理提升过后，我们可以清晰看到当时军人们脸上的昂扬自信，面部的皮肤纹理、头发也都变得真实可见。据悉，涉及到阅兵式影像军人脸部细节特写的画面，主要采用了腾讯自研人脸修复模型。融合人脸检测、人脸修复等模块，将图像修复迁移到视频过程中加入帧间稳定性处理，优化多角度人脸效果，解决人脸检测稳定性、动态人脸遇到的复杂场景问题。
技术助力，传承历史珍贵记忆
AI 技术让不可能变为可能，结合多种 AI 评估算法，腾讯 “光影焕新” 智能影像修复平台获取视频多维度的分析信息，并将分析结果提供给画质修复、画质增强和智能编码模块，实现不同模块的联动和最优化，从而做到真正的针对性老片修复。
而在技术之外，针对珍贵的历史影像资料，为了确保其严谨性，腾讯 “光影焕新” 智能影像修复平台还会组织视频处理专家查阅资料对出现的偏差进行人工矫正。在保证色彩的稳定性、真实性之上，视频处理专家们还需要考虑当时军人们的状态，现场观众的心情，修旧如旧，也即技术还原的不仅是当时的画面，更主要是背后的情感情境以及历史的厚重感。
科技的理性，叠加情感的温暖，为我们增添了一份不同视角的祖国记忆。也得益于 AI 修复技术的应用，还原了新中国阅兵式上激动人心的画面。让更多人通过清晰、真实的历史影像，与祖国产生跨越时间的情感共鸣。
