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「从我有记忆开始，妈妈就是中年妇女的模样，所以我会忘记，她也曾是花季少女。」

春节档上映的《你好，李焕英》让不少人在影院哭得稀里哗啦，它戳中了每个人心里最柔软的部分。

有人看完电影之后会给妈妈打个电话，有人会拿出妈妈年轻时的照片，感叹一下爸爸的基因为什么要那么强大。

B 站知名 up 主大谷也是《你好，李焕英》的影迷之一，不过他做了一点不一样的事情：尝试用一系列 AI 技术修复了李焕英年轻时的黑白照片，不仅给照片上了色、提高了分辨率，还让照片中的人物动了起来。

原始黑白照片。

修复后的动态彩色照片。

整个修复的流程并不复杂，涉及 AI 色彩还原、AI 清晰度增强、脸部精修、手绘微调等过程：

最终的修复效果如下：

大谷表示，他是偶然间看到了这张老照片，很有感触，于是试着用 AI 脑补还原了一下拍摄前的动态影像。不过，由于还原场景动态与上色是基于 AI 技术生成，具有一定的想象元素，因此不等于准确还原。

为了帮助大家掌握这项技能，大谷还公布了他用到的两个开源项目：飞桨 PaddleGAN 和 DFDNet。

飞桨 PaddleGAN

GAN 的全称是生成对抗网络，被「卷积网络之父」Yann LeCun（杨立昆）誉为「过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一」，是近年来火遍全网、AI 研究者最为关注的深度学习算法方向之一。

GAN 在诸多领域都有着成功的应用，如图像生成 / 修复、超分辨率、图像噪声消除、换装 / 妆、图像风格迁移、文字 / 声音生成等，覆盖互联网、娱乐、游戏等各个行业。

为了给开发者提供经典及前沿的生成对抗网络高性能实现，并支撑开发者快速构建、训练及部署生成对抗网络，百度飞桨打造了一个图像生成模型库——PaddleGAN，覆盖 Pixel2Pixel、CycleGAN、StyleGAN2、PSGAN 等经典 GAN 模型，支持视频插帧、超分辨率、老照片 / 视频上色、视频动作生成等应用。

除了上面展示的视频修复，PaddleGAN 还能提供各类不同的图形影像生成、处理能力。人脸属性编辑能力能够在人脸识别和人脸生成基础上，操纵面部图像的单个或多个属性，实现换妆、变老、变年轻、变换性别、发色等，使得一键换脸成为可能 *；* 动作迁移能够实现肢体动作变换、人脸表情动作迁移等。

比如这样：

让苏大强表达心中之痛，唱起 unravel（视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Yy4y1r7DC）。

这样：

还有这样：

PaddleGAN 项目链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

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