影片數(shù)字修復的現(xiàn)狀與未來

陳 志

(北京城市學院,北京 100083)

1 老舊膠片的物理修復

陳舊的電影膠片由于年代久遠和糟糕的保存環(huán)境而失去了原本的面目。膠片自然損傷包括:老化變脆、醋酸綜合癥、彩色影片褪色、黑白銀影像失去光澤、片基形成結晶物、乳劑發(fā)粘、膠片結塊、片卷無法打開等問題。修復老舊影片首先應當離開惡劣的保存環(huán)境,然后開始修復的流程。

初期分為檢測和物理修復兩階段。這依賴專業(yè)人員手工檢測、清潔和修補。在這一階段,可能需要逐格修補損毀的膠片齒孔,或是黏貼修補已經剝落脫離的影像,將膠片擦拭清潔,去除表面的灰塵霉菌和結晶物。污漬或結晶物處理得越完善,后續(xù)進入數(shù)字修復階段就會越順利。在此修復階段中,修補的目標是復原原件的樣子,并作完整的記錄。但如果膠片破爛到無法辨識的狀態(tài),則需要維護師做詳細的記錄,以尋求從不同來源的歸檔影片中找到相應段落來替換。修復記錄表告知沖印廠這部影片哪些地方有何種損毀,期待在送往沖印廠進行翻底拷貝階段,能夠消除和矯正膠片上的這些問題,同時要盡可能還原膠片原始的質感。

1.1 接片臺上的物理修復

毋庸置疑,修復應該選用質量最好的原底或發(fā)行正片,修復完成之后作尊重原貌的色彩校正。修復工作首先執(zhí)行檢查和記錄,將每部影片的現(xiàn)狀進行詳細的檢查和記錄。記錄的內容包括影片的發(fā)布日期、影片規(guī)格、影片材質、長度、原本包裝、外觀性狀、是否有引導片；識別聲片是磁性材料還是光學材料,光學材料是密度紋還是波形紋等。一般片卷的前后兩端由于接觸外界環(huán)境較多更容易產生變化,修復時可以在片卷前后接裝引導片。使用專用膠帶將齒孔撕裂處修補結合,整卷影片修補完成之后,清潔片基,再次檢查接合狀況并做記錄。接片臺上修復的操作規(guī)程如下:

(1)清理工作臺。

(2)穿上工作服并帶上手套。

(3)取出片卷,置于片盤上,確認影片的編號、片頭和片尾、藥劑面的朝向。

(4)注明片頭并接上引導片。

(5)將接好的引導片牽引至片心,插入溝槽固定膠片。

(6)修補齒孔損毀的膠片,接合片基斷裂處。

(7)接上后引導片并且注明片尾。

(8)清潔完成后貼上新膠帶,并標識影片編號和長度。

(9)修復過程應當記錄,填寫修復記錄表。

1.2 膠片掃描儀的濕門印制

一些因為膠片纏繞太緊而引起的劃痕、擦傷、收縮痕跡以及其它瑕疵是膠片損傷的常見問題。這些劃痕大多數(shù)都位于背面透明片基,而不是覆蓋乳劑形成實際圖像的正面。在光學印片過程中,光穿過膠片基底和乳液的途中,片基上的任何劃痕、擦傷等都會導致光線彎曲,使得復制拷貝會出現(xiàn)明亮或黑暗的劃痕。濕片門技術用特殊研發(fā)的液體來掩蓋刮痕,濕閘中充滿了一種液體,當液體通過時,液體會覆蓋片基減少劃痕產生的光線折射。高端膠片掃描解決方案的領先供應商DFT 推出的Scanity HDR膠片掃描儀提供最先進的濕閘技術。Scanity HDR 的Wet-Gate攜帶供膠片貫穿的液體槽。流體罐消除了引入氣泡的風險,膠片通過預室進入充滿流體的濕閘,通過確保沒有空氣和灰塵到達的掃描區(qū)域,掃描之后,膠片通過干燥裝置離開濕閘。而ARRISCAN XT 系統(tǒng)的LED 高功率柔光照明系統(tǒng)可以降低刮痕的可見度,而且光源完全不發(fā)熱,這對于高度易燃的硝酸鹽底片來說非常關鍵,將現(xiàn)有非常成熟可靠的電影修復技術提升到一個新的層次,讓嚴重毀損的底片能夠利用計算機控制的系統(tǒng)逐幀傳送。包含濕門印制技術的膠片掃描設備將膠片輸出DPX (Digital Picture Exchange)圖像文件,以備數(shù)字化修復。DPX 文件以線性或對數(shù)方式采樣,在文件頭中注明了采樣方式,它可以記錄底片上包含的所有有用信息,例如圖像對應的膠片片邊碼、膠片卷號、錄像帶時間碼、錄像帶號等信息,從而產生一個合適、有效的“數(shù)字底片”,用于電影數(shù)字后期處理并作為整個制作過程的數(shù)字備案。

2 人工智能技術對圖像全方位提升

人工智能研究是使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為 (如學習、推理、思考、規(guī)劃等)的學科。目前人工智能應用研究最廣泛的領域之一是機器學習,人工智能可以讓計算機通過邊緣和形狀來理解圖像和劃痕。卷積神經網絡 (CNN)在上世紀70～80年代被提出來,集成芯片在深度學習領域,組織訓練這些模型。人工智能技術路線是收集大量的數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)來訓練,比如做圖片識別。這實際上是相當于一個擬合的工作,就是有一個多元函數(shù),人們不知道這個函數(shù)結構是什么樣的,但是從大數(shù)據(jù)和神經網絡的思想,最后擬合出結果,給出一個很好的輸出。傳統(tǒng)的內容感知算法搜索圖像以基于顏色數(shù)據(jù)相似性,找到要替換的區(qū)域,使其匹配圖像的其他區(qū)域。因為替換的數(shù)據(jù)是圖像中已存在的數(shù)據(jù)的副本,所以如果算法認為內容提供最佳匹配,則匹配過程可以將存在于該復制數(shù)據(jù)內的語義無意義數(shù)據(jù)引入替換。NVIDIA 公司開發(fā)的基于AI的圖像修補系統(tǒng)InPainting使用一種根本不同的方法來替換圖像中的內容。InPainting基于深度學習模型,該模型已經在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上進行了訓練。訓練和基于深度學習的算法允許InPainting生成原始圖像中可能不存在的新內容。該方法可以將無關的圖像信息最小化,而導致更具視覺意義的替換結果。

NVIDIA 公司的NGX 組件是一種新的深度學習動力技術堆棧,可提供基于AI的功能,可直接將圖形、照片成像和視頻處理加速和增強到應用程序中。NVIDIA NGX 功能利用Tensor Core來最大限度地提高其操作效率。NGX SDK 使開發(fā)人員可以輕松地將AI功能與預先訓練好的網絡集成到他們的應用程序中。新的深度學習技術堆棧,使開發(fā)者能夠采用預先訓練的網絡,在應用中集成加速且增強的圖形、影像和視頻處理。

AI Slow-Mo將插值幀插入到視頻流中,以提供平滑、慢動作的視頻。應用程序分析要素和對象的幀,并識別對象和相機移動,得以在現(xiàn)有視頻幀之間創(chuàng)建新的視頻幀。

AI Up-Res可將圖像或視頻的分辨率提高2倍、4倍或8倍。與延伸現(xiàn)有像素并在它們之間進行過濾的傳統(tǒng)過濾方法不同,AI Up-Res通過解釋圖像并智能地放置數(shù)據(jù)來創(chuàng)建新像素。這導致更銳利的放大,正確地保持景深和其他藝術特色。NVIDIA驅動程序的NGX SDK 集成到任何游戲、應用程序或插件中,這是AI加速功能的主要代碼,它還需要經過訓練的神經網絡才能運行。NGX SDK 提供了許多RTX 技術、游戲和數(shù)字功能的訪問,訓練有素的深度神經網絡 (DNN)包含在驅動程序下載中。這些神經網絡可以更新,它們可以變得更加準確和強大,允許這些功能的性能和功能隨著時間的推移而發(fā)展。NGX 的功能與NVIDIA 驅動程序和硬件緊密耦合,并利用支持RTX 的GPU 中的Tensor Core。

3 修復中的人工智能技術

人工智能用在重復性、特征性比較強的數(shù)字影片修復領域,對于幾種影片缺陷的識別能力很容易超過人類。

3.1 機器學習和大數(shù)據(jù)擬合

修復技術方面,人工介入和無人監(jiān)督的數(shù)字電影修復之間的差距可能很快縮小。奧地利格拉茨科技大學計算機圖形學與視覺研究所近年的研究項目Deep Restore,是眾所周知的DIAMANT-Film Restoration環(huán)境中融入人工智能和神經網絡領域的第一步。其主要目標是提高精度和恢復效率,基于深度學習模型識別灰塵、污垢和永久性缺陷。在項目的第一年,研究所與科學合作伙伴TU-Graz合作,基于Tensor Flow 技術對各種神經元網絡進行快速原型設計。開發(fā)者手動創(chuàng)建了大約500個經過驗證的基于真實案例的實況樣本,用于劃痕和細纖的修復。在數(shù)學運算和概括的支持下,基于事實構成了10,000個樣本代表,按照既定的模型進行大數(shù)據(jù)擬合,試圖修復灰塵和污垢缺陷取得了顯著成績。這項實驗成為研究所2019年行動的焦點,以完善實驗中仍然存在的一些改進空間,新的基于人工智能的方法將從2020年起可能運用在DIAMANT-Film Suite系統(tǒng)中成為數(shù)字修復的過濾工具之一。由于劃痕可變性及其與其他物體中的垂直結構的相似性,劃痕去除是傳統(tǒng)修復最困難和棘手的問題。神經網絡首次應用于創(chuàng)建可靠的劃痕檢測和移除技術。盡管神經網絡技術在這里看起來很自然,但是用于劃痕識別和檢測的神經網絡的實現(xiàn)存在許多問題。在選擇了適當?shù)纳疃葘W習模型并在具有不同類型劃痕損壞的鏡頭上訓練模型之后,AI結合現(xiàn)有的基于小波的技術,提供出色的質量改進。

3.2 AI處理垂直劃痕

在2017年的AMIA (移動圖像媒體協(xié)會)會議上,好萊塢技術專家和電影制作人聚集在一起,聽取關于恢復、重新制作和存檔挑戰(zhàn)的演講。PurePix Images首席執(zhí)行官Michael Inchalik和喬治亞大學數(shù)學教授Alexander Petukhov研究了Algosoft如何開發(fā)修復垂直劃痕的軟件,這是數(shù)字修復中最棘手的挑戰(zhàn)之一。Inchalik指出數(shù)字修復自誕生以來已經走了很遠,迪士尼的“白雪公主”的4K 數(shù)字版本只有5%的修復工作是機器自動完成的。他指出消費者現(xiàn)在期望的圖像沒有辦法通過人工完全實現(xiàn),數(shù)字修復領域處于經濟回報較低的處境,因此商業(yè)激勵措施不存在。大量的影片需要數(shù)百萬小時的轉換時間,手動執(zhí)行此操作并不實際。Inchalik提出:使用正確的算法,自動處理可以取代手動修復的95%工作量,并使任何后續(xù)修飾更容易。Inchalik聲稱項目遵守摩爾定律,但速度更快,因為GPU的速度每九個月翻一番。因此,隨著時間的推移,工作將變得更加便宜。Algosoft 自動化系統(tǒng)的Combo Filter目前提供自動除塵、銳化、脫色,以及即將推出的AI動力垂直劃痕技術。劃痕數(shù)字化修復在傳統(tǒng)上是最難修復的任務,主要是因為有各種各樣的劃痕,不同的顏色、強度、密度和寬度,劃痕也可能是間歇性的,因為劃痕的外觀和強度即使在相同的長劃痕中也會有很大差異。它們也可能與圖像中的真實垂直線和邊緣混淆,刮擦去除的準確性始終落后于其他修復任務的準確性。提高精度需要運動估計和圖像處理,以及包括小波、貝葉斯統(tǒng)計和壓縮感知算法在內的新工具,添加到這些功能中的最新工具是基于神經網絡的深度學習。

卷積神經網絡創(chuàng)建了將圖像分成多層的特征圖。深度學習應用于垂直劃痕恢復提供了快速預測,帶來了巨大的效率提升,但缺點是神經網絡是“一個黑盒子無法給出他們?yōu)槭裁吹玫浇Y果的原因?！盜nchalik報告中指出,基于80,000個測試圖像,AI劃痕修復錯誤率為1.5%,準確度為98%。“把你的劃痕發(fā)給我們”Petukhov在報告會上表示:“訓練數(shù)據(jù)庫中的劃痕越多,性能越好?！?/p>

4 國內外數(shù)字修復軟件

國內外公司在此領域進行了較深入的研究,推出了各具特色的影片修復的產品。例如:Digital Vision World公司的Phoenix系統(tǒng),ARRI公司、DFT公司的膠片掃描設備配備了濕閘印片系統(tǒng),Pixel-Farm公司的DVO系統(tǒng),HS-Art公司的DIAMANT-Film 系統(tǒng),AlgoSoft公司的VIVA 系統(tǒng),以及“中影·神思”系統(tǒng)。NVIDIA公司、Videogorillas公司致力于利用機器學習、神經網絡、視覺分析、物體識別技術,針對數(shù)字圖像的修改和潤飾?；贏I的圖像重建已經可以對受損大面積失去像素的圖像進行修復?！爸杏啊ど袼肌毕到y(tǒng)每天可處理上萬幀,甚至百萬幀圖像,相較傳統(tǒng)人工每人一周處理一幀的速度,“中影·神思”的工作效率可提高百萬倍。中影集團的工程師向觀眾描述了一個可預見的未來:AI系統(tǒng)未來能研發(fā)出根據(jù)文學劇本自動生成預覽視頻的功能。“文學劇本可視化過程中雖然有大量創(chuàng)造性因素,但所有重復性、模式化的部分都可以通過AI完成。當AI系統(tǒng)配套一個足夠豐富的數(shù)字資產庫后 (包括大量場景素材、人物形象素材等),AI便可通過文學描述,幫助創(chuàng)作者搭建模型,之后再根據(jù)機位運動調整細節(jié)。像 《流浪地球》中一些特別復雜的場景,導演、制片人等主創(chuàng)人員就可以根據(jù)預覽視頻籌備拍攝方案,這個方案可以對整個項目開發(fā)籌備提供非常有力的判斷依據(jù)。

5 關于影片修復的思考

5.1 修舊如舊還是修舊如新

電影是人類的記憶宮殿,宛如一個活化石,它保留了相應年代的影像記憶。記載著當時的自然環(huán)境和社會環(huán)境,電影不僅僅是跨越時空的影像存在,它還成為文化的載體,成為屬于全人類的文化遺產。國際電影資料館聯(lián)盟(FIAF)的會員在過去的七十年里,已成功拯救了超過二百萬部影片。對老舊影片的理解應當從三個層次來看:首先它是時代的印跡,影像呈現(xiàn)了當時的生活環(huán)境,例如當時的服裝、建筑是什么樣的,生活狀態(tài)是什么樣的等,時光記憶非常真實地被記錄下來；第二個層次是動態(tài)的記錄,人們看到影像開始活動,出現(xiàn)了聲音、色彩,出現(xiàn)了人類走動的舉止行為?；顒佑跋駧砀颖普婧蜕钊氲捏w驗；在觀眾觀賞影片的時候,感受到機位、景別、鏡頭組接,配上音樂,觀眾看見了主創(chuàng)的藝術創(chuàng)造,這又是一種思維表達和意識形態(tài)的傳播,此為第三層次。老舊電影是人類最真實的歷史記錄,作為一種歷史記憶和影像文獻,讓研究者和觀眾能夠溫故而知新,鑒往而知未來。

國內外學界試圖建立影像保護學的思維,從傳統(tǒng)的歷史學、人類學、社會學的角度建構影像修復的理論框架。不只是需要技術上的手段,在理論建構方面也需要進一步探討和延展。世界各地電影資料館搜集及保存拷貝、記錄的影片資料,供大眾及下一代研究和欣賞。如何復原早期彩色膠片沖印的樣貌? 古董埋藏于地下上百年了,表面和內在發(fā)生了一些變化,這種時間的印跡有自己的美感,是否要把它修掉也是值得探討的問題。如何將不同的源素材組合到一起得到“最真實”的結果? 原始影像數(shù)字化“增強”應遵循什么樣的尺度? 電影是導演直接監(jiān)督下的創(chuàng)作成果,或是攝影師捕捉和記錄的歷史時刻,這個創(chuàng)作過程本身就可以成為值得記憶的文化活動。修復影片重新發(fā)布的時候,可以提供與該部影片有關的導演、攝影等工作人員或清楚影片最初原貌的人,作相關典故和記憶的詳細訪談,提供影片原始樣貌的信息,以期達到最理想的時光再現(xiàn)。電影修復者扮演一個傳承的角色,把影像資料修復、保存下去,為后代子孫保留珍貴的歷史記憶。

對于文物的詮釋工作,在于從古物中挖掘新生命、創(chuàng)造新意義。在老舊影片保護的過程中,應有影片文本考察,由可定義的文化遺產特性判斷其收藏價值。從老影片中找到歷史的佐證以及對現(xiàn)代潮流與文化現(xiàn)象的反觀,產生新的挑戰(zhàn)與文化再生的意義。對于電影修復而言,并非越清晰、看上去畫質越高越好,那樣很容易讓畫面顯得銳利,損失了膠片的質感。重要的是還原最初的樣子,尊重原作者的創(chuàng)作意圖。色溫、色差、光線的明暗都需要研究,把電影的時代背景考慮進去,做一些研究和資料搜集的工作。在文物的保存過程中,最佳的狀態(tài)可能是處于維持現(xiàn)況的模樣。任何事物都難以抵抗時間帶來的自然老化現(xiàn)象,那么老舊影片也是包含自然留下的痕跡。從古至今,人們從一些有價值的文化資產或者其他史料中,在溯古鑒今的過程中感受時光的變遷。

5.2 數(shù)字化是否是終極解決方案

當前數(shù)字技術已經主導媒介領域,數(shù)字技術帶來的影像創(chuàng)造力驚艷了時代,幾乎引領了活動影像的發(fā)展。當前的影像存儲數(shù)字化是主流趨勢,人們認為把內容數(shù)字化,就是把內容轉移至更穩(wěn)定的載體,高解析度保證了影像資料的全部信息記錄,但是數(shù)字存儲有它難以回避的缺點。數(shù)字存儲的資料只有在可被順利詮釋,即解碼之后才有價值；數(shù)字資料的載體也容易面臨物理或化學上的耗損,讀取資料所需的硬件或軟件也會面臨淘汰。電影資料館及博物館仍堅持保存膠片影片,原因在于膠片的物理和化學本質或許脆弱,它終究屬于一種穩(wěn)定的物料,只要妥善儲藏及看管,可以保存數(shù)百年,壽命遠遠超越之后出現(xiàn)的活動影像載體 (例如:錄影帶)。膠片是目前儲存活動影像最理想的媒介,它是現(xiàn)存媒介中一種格式最為統(tǒng)一、國際間最廣泛采用的物料,并能保持高解析度。它儲存的資料無需定期升級,解析的設備 (放映機)亦不需經常更新。存放在資料館片庫中的膠片素材是構成所有拷貝的原始材料,可依此直接判斷拷貝是否完整。數(shù)字科技越發(fā)達,相關的儲存媒介就越容易被更新?lián)Q代,甚至任意修改內容。而妥善保存的原始影片,則可透過比較,發(fā)現(xiàn)不合理的改動或錯誤使用。無論活動影像科技如何發(fā)展,現(xiàn)存的電影拷貝可以讓我們直觀地了解昔日的社會生活狀況。