影視修復 讓經典煥發新生

馮剛

影視是光影的藝術，也是時間的藝術，怎樣讓影視作品恒久保存，抵抗時間的侵蝕，一直是影視工作者不斷攻關的課題，也是文藝數字化的重要使命。

《亮劍》《士兵突擊》《甄嬛傳》《武林外傳》……這些陪伴觀眾走過青春歲月的劇集，在互聯網上的熱度經久不衰。但是在作品修復前，低畫質嚴重影響觀眾的觀看體驗。優酷曾有過統計，因畫質問題，有些作品“一分鐘棄劇率”達到70%。“全程馬賽克”“這畫質我也是醉了”“我是在用兒童手表看劇嗎？”等彈幕刷屏。

火山引擎多媒體實驗室研究員、“經典香港電影修復計劃”技術負責人趙世杰表示，年輕用戶愛看老片，但低畫質已經無法滿足高清時代觀眾的需求，“觀眾對高畫質的需求是推動影視修復行業發展的主要動力。”

近年來，各網絡視聽平臺及相關科研機構發揮自身技術優勢，積極參與影視修復工作，發起了“高清修復計劃”“經典電視劇數字化修復工程”“經典香港電影修復計劃”“動畫4K修復計劃”等多項影視修復計劃，助力大批經典影視作品重返熒屏。

對于修復后的經典影視作品，市場也給予了正向反饋。如優酷上線的《上海灘》（1980）、《李衛當官》（2002）、《鹿鼎記》（1998）、《我的1919》（1999）、《仙劍奇俠傳》（2005）等影視作品的修復版，播放量相較原版平均增長了3—5倍，一些劇集的播放量甚至增長了8—10倍。負責優酷高清修復的媒體技術中心生產部負責人江文斐在接受媒體采訪時表示，經典影視作品是有市場的，如果不修復，就會失去很多觀眾，要讓好的內容傳遞下去。

技術賦能 降本增效

目前國內影視修復方式主要有兩種：一種是人工修復，一種是AI自動修復。SMG版權資產中心技術部主任龔明表示，視聽行業對影視修復的需求由來已久，“人工智能興起前，影視修復工作基本由人工完成，即先將膠片、磁帶數字化，再人工逐幀修復。”

2019年前后，隨著互聯網技術的發展，網絡平臺為影視修復提供了強大助力，在技術賦能下，影視修復質量和效率大幅提升。

趙世杰介紹，火山引擎等互聯網企業在算法研發方面有一定積累，算法修復可以代替人工快速完成大量煩瑣的重復性工作，再由專業人士對算法修復后的畫面進行精細化調整。

以修復一部老電影為例，主要包括物理清洗、“膠轉數”采集、數字修復等環節，工藝繁雜瑣碎。一部電影膠片大概12—15萬幀，十余人的修復團隊人工修復，有時一天只能修復幾秒。電視劇的修復比電影更復雜。一些電視劇原始畫質很差，且有不同程度的噪聲問題，手動修復效率低下。算法則是“24小時不下線”的修復師，技術人員將數字化轉錄后的影視作品輸入相應軟件，設定好參數后，只需等待最終輸出成果即可，雖然仍需由專業人員后期微調，但轉化效率已經得到了極大提升。

算法修復效率具體如何？龔明介紹，人工智能的技術線路有很多種，算法不太一樣，修復能力和效果也有所不同。SMG版權資產中心目前有兩套修復算法，一套相對看重時效，6—7小時可以修復1小時左右的內容；一套更加重視修復精度，大概20小時可以修復1小時左右的內容。“電視臺更注重磁帶的修復，會有針對性地開發適合自身場景的系統。”

效率提升的同時，影視修復的成本也隨著算法的完善而逐漸降低，其中包括人力成本及時間成本。早期人工修復的報價，大概每秒幾百元，一部影片的修復費用動輒上百萬元。趙世杰透露，火山引擎參與“經典香港電影修復計劃”的算法研發工程師有3—4人，除了研發成本，算法修復的成本僅為機器運行的費用。“雖然相對人工修復而言，算法修復的成本很難用精準的數字體現，但是大概幾萬元就能讓一部經典電影煥然一新，怎么算都劃算。”

趙世杰特別強調，雖然算法修復有很多優勢，但是并不意味著算法可以完全替代人工，二者是相互配合的關系，“如果沒有前期對原始膠片的清理，轉錄后的數字化視頻效果會很差，修復難度也會大幅提升。”

人工智能 影視修復的未來？

技術的發展，極大地提升了影視修復的效能，但經典影視作品對藝術修復的要求很高，修復團隊面臨的最大挑戰往往不是技術，而是怎樣保留作品原有的藝術風格和美感。趙世杰介紹，在修復電影《武狀元蘇乞兒》時，修復團隊專門邀請陳嘉上導演現場指導，確保作品調色和細節保持原有藝術水準。愛奇藝有關負責人介紹，導演謝飛也曾兩次與《香魂女》修復團隊溝通，提出建議，如將影片夜景部分適當調亮，將單聲道提升為雙聲道立體聲等。

此外，版權、用戶付費意愿等問題，同樣是影視修復行業發展的掣肘。龔明也表示，雖然需要修復的存量內容很多，但用戶是否愿意為此付費是行業需要重視的問題。“或許隨著修復成本的進一步下降，以及電視臺、播出機構對高清畫質的需求進一步提升，影視修復行業會迎來新的發展局面。”

與此同時，業界也在密切關注人工智能技術的發展，以及人工智能在影視修復領域的應用。趙世杰介紹，影視修復目前呈現從高清到超清的發展趨勢，同時不斷探索沉浸式修復技術。“沉浸式視頻和VR視頻分辨率更高，沉浸感更好，具有很強的開發潛力。”他看好人工智能的持續開發和應用。比如，廣受關注的視頻生成技術，可以通過輸入老舊影片重現清晰視頻，提高修復效率和質量。

龔明表示，今年年初出現的文生視頻技術，展現了強大的視頻生成能力，未來可以在影視修復領域進行一些應用探索。“人工智能的‘神經網絡會越來越完善，對內容的處理方式會越來越豐富。如果未來算法和硬件設備均能得到大幅提升，人工智能或將為影視修復提供更多可能。”