7月30日，国际奥委会首次公布了1924巴黎奥运的珍贵影像，采用阿里云 AI技术 ，将100年前的黑白影像修复为彩色高清影像，以纪念夏季奥运会时隔百年之后重返巴黎。观众们在影像中可以清晰感受到100年前奥运比赛的激烈场景。
修复后的历史影像清晰展现了100年前巴黎奥运会开幕式入场仪式。田径项目是赛事的焦点，在AI云技术的加持下，观众可以欣赏彩色版1924年巴黎奥运会田径巨星们惊人的力量、速度和耐力。影像还显示，当时的马拉松赛中，运动员喝红酒作为赛中补给。
国际奥组委主席巴赫特别感谢了阿里云的技术合作。他表示：过去几个月，我们在准备奥林匹克AI议程，如果没有阿里巴巴就没有奥林匹克AI议程。该项目是国际奥委会的奥林匹克AI议程的核心进展之一。
巴赫表示，我们在巴黎已经看到一些成果。当我看到阿里云如此出色的完成历史影像上色修复时，让我们看到了未来AI具有的开创性，将改变体育届的方方面面。
过去，历史影像修复需要大量研究，需要特定的设备和长时间的工作，才能给每一帧和每一个人来正确上色。但阿里云基于深度学习模型，并结合历史学家的专业知识，可以理解色彩、光线和上下文，给影像上色时更加准确和真实。
AI技术在影像修复中的基本原理
在影像修复领域，深度学习算法能够自动学习影像的局部结构和纹理信息，从而实现对缺失、模糊或噪声严重的影像进行修复。以下是关键技术步骤：
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智能分析：
- 噪声、划痕检测：AI技术首先会对影像中的噪声、划痕、亮度、饱和度等维度进行数据分析，识别出需要修复的区域和特征。
- 特征提取：通过深度学习模型，自动提取影像中的关键特征，如边缘、纹理等，为后续修复提供基础信息。
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画质修复：
- 去噪处理：利用深度学习算法学习噪声影像的统计特性，实现对噪声的有效去除，提升影像的清晰度。
- 划痕修复：针对影像中的划痕，AI技术会进行自动识别和填充，恢复影像的完整性。
- 色彩增强：对于黑白影像或色彩褪化的影像，AI技术可以通过学习彩色影像的特征，实现自动化上色或色彩恢复。
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画质增强：
- 分辨率提升：通过超分辨率重建技术，AI可以将低分辨率的影像提升至高分辨率，使其更加清晰细腻。
- 细节恢复：对于影像中模糊或丢失的细节，AI技术可以通过学习相似区域的特征，进行预测和填充，恢复影像的原始细节。
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智能编码：
- 在完成画质修复和增强后，AI技术还会利用编码技术对修复后的影像进行智能压缩，以减小文件大小，便于存储和传输，同时尽量保持修复后的画质不受损失。
AI技术在影像修复领域的应用
- 老照片修复：将破损、模糊或褪色的老照片恢复到原始状态，甚至实现自动化上色。
- 艺术品修复：对受损的艺术品进行数字化修复，恢复其原有的艺术价值。
- 影视资料修复：对经典影视作品进行高清修复，提升画面质量，让观众获得更好的观影体验。
- 历史影像资料：对历史纪录片、新闻影像等进行修复和上色，使历史场景更加生动、鲜活。
影像修复相关API
佐糖图像修复API基于深度学习算法，擦除图片中指定区域，并自动填充背景修复图像。
北京火山引擎-影像智能处理API支持画质检测、画质增强、高清低码、老片修复、视频DNA等，提供全流程视频前后智能处理。
百度图像修复API可集成到图像美化、创意处理等软件中，对图片进行智能修复，去除图片中不需要的物体，并使用背景内容进行填充；也可用于内容生产平台批量优化图像质量
如何发现更多AI技术API
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文章内容参考来源：雷锋网 作者：本文作者：nebula
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