《彩绘中国》通过 AI 修复将五四运动的黑白影像上色，看到这些影像感受如何？
首先，是一种强烈的“真实感”扑面而来。黑白影像固然承载着历史的厚重，但总隔着一层距离，仿佛是尘封的记忆。而当画面中人物的衣着有了鲜明的色彩——学生们笔挺的中山装可能是深蓝色或卡其色，佩戴的袖章可能有着红色的醒目光芒；街头的横幅、标语不再是模糊的黑白块，而是清晰地呈现出鲜艳的字迹，比如“外争国权，内惩国贼”可能就带着振奋人心的红色和庄重的黑色；甚至连当时的天空、地面、建筑，都被赋予了符合那个时代环境的色调，无论是肃穆的灰墙，还是偶尔露出的绿色树叶，都让整个场景变得立体而鲜活。这种色彩的注入，瞬间打破了历史的隔阂，让我仿佛身临其境，能够更直观地感受到那个风起云涌的年代。
紧接着，是一种“共情”的涌动。当看到那些年轻的面孔，他们的眼神中透露出的激昂、坚定，甚至是些许的迷茫，在彩色的映衬下，他们的情绪似乎也更加鲜明。他们不再是历史的符号，而是有血有肉、有声有色的个体。我能想象到，在烈日或阴雨的天空下，他们为了民族的命运，为了心中的理想，在街头奔走呼号，他们的声音在历史的长河中回荡。色彩让这些影像中的人物“活”了起来，他们的情感、他们的决心，仿佛也随着颜色的出现而更加触动人心。我能体会到他们当时内心的挣扎与不屈，那种为了国家未来甘愿奉献一切的热血，通过这些色彩斑斓的影像，传递得更加真切。
同时，也有一种“新视角”的开启。过去我们阅读五四运动，多是文字描述，或是在黑白影像中想象。现在，《彩绘中国》让我们用一种前所未有的方式去“看”五四。这些彩色的影像，不仅仅是技术上的升级，更是一种解读历史的新方式。它让我们注意到一些在黑白影像中容易被忽略的细节。比如，当时人们佩戴的徽章、领巾的颜色，或是街边店铺的招牌，这些色彩的细节，能够帮助我们更准确地还原当时的社会风貌，了解当时的流行元素，甚至是那个时代人们的审美品味。这就像是在解读一份更加细致、更加立体的历史文件。
更深层次的，是一种对“历史的尊重与传承”的感受。AI修复并非是要“美化”历史，而是以更现代、更易于理解的方式，将那些宝贵的历史瞬间呈现给当代人。这种色彩的注入，是对历史素材的再加工，但其核心是保存和传播历史的真实信息。它让我们意识到，历史并非只属于过去，而是与现在息息相关。看到这些被“唤醒”的影像，也更加提醒我们，不能忘记那些为了民族独立和进步而奋斗的前辈们，他们的付出和牺牲，应该被铭记，并以更加生动的方式传承下去。
总而言之，《彩绘中国》通过AI修复呈现的五四运动彩色影像，是一种多维度的情感和认知体验。它让我从黑白的沉寂中感受到历史的鲜活，从模糊的轮廓中体味人物的真实，从技术的革新中获得解读历史的新视角，并最终，对那段波澜壮阔的历史以及为此奋斗过的人们，怀有更深的敬意和共情。这不仅仅是对过往的回溯，更是一次与历史的深刻对话，一次对民族精神的再认识。
网友意见
感受
之前看《你好李焕英》里，有一个表现手法非常让我印象深刻。就是一开始场景是黑白的，然后慢慢变成彩色的，从黑白到彩色的这个过程，让我有种「进入新的现实」的感觉。
类似的，当我看到当年五四运动这些影像从黑白变成彩色后，仿佛置身五四运动现场，尽管画面分辨率不高，色彩也不那么完美，但就是能给人一种身临其境的感觉，回到一百年前，与青年们一起救亡图存。
当时的青年尚能挺身而出，忧国忧民，我相信，现代的青年也能奋发图强，肩负起对于这个国家的历史责任，塑造起具有时代光芒的民族精神。
看了下回答区，大家都对技术原理感兴趣啊，那我来用简单的语言讲讲吧。
技术原理
AI上色的原理是什么？那我们就需要介绍一种深度学习网络架构了，它就是GAN（这里不是粗话）。GAN不是干饭人的干，而是生成对抗网络（英语：Generative Adversarial Network，简称GAN）。当然，太复杂的技术讲解可能会让读者迷惑，于是我找到一张很直白的原理图。
GAN网络分两部分，一个是生成器（Generator），一个是鉴别器（Discriminator）。生成器通过对图像上色，然后交给鉴别器。鉴别器判断这一个图片看起来真不真，如果觉得假，鉴别器会返回「修改意见」，让生成器重新试试，直到鉴别器觉得足够真了。如果你觉得还不好懂，我再打个比方，这就好像美术老师指导学生画画的过程，一开始学生画出来的不够好，老师指出，学生尝试改改，老师再检查，再给意见，直到老师满意。
这就是一张图的上色过程。而视频是一帧帧画面组成的，给视频上色可以理解为通过这个网络架构给视频里的每一帧上色。不过没有这么简单，毕竟视频一秒钟几十帧，一帧帧上色有点慢，而且每一帧之前可能会出现上色效果不一致。所以有的架构会针对细节调整。例如DeOldify采用了NoGAN（一种新型GAN训练模型），用来解决之前DeOldify模型中出现的一些关键问题。例如如视频中闪烁的物体
当然，实际还原的色彩其实和原本的色彩是不一样的，仅仅是能让其看起来自然。我做了个实验（AI上色工具稍后介绍到），能看到上色效果和原来的效果并不一样。我下载了这么一张向日葵的照片
我手动转成黑白的
这时候再让AI上色，咦，向日葵变成雏菊了。不过看起来竟然也有另一番美感。
一般来说，给人上色会更接近实际情况些。因为人的肤色比较有限，判别器里已经学习过人脸的颜色可能是哪些，转换成灰度图像后对应什么颜色值，所以AI不太可能会给黑白的人像涂成绿色脸
动手试试
如果你是技术小白，你可以直接打开这个网址，你只需要上传一张图片就能自动上色。
例如效果如下：
看起来效果很棒吧。如果你懂点技术但不懂机器学习，可以用DeepAI提供的API。例如python调用方法如下
import requests r = requests.post( "https://api.deepai.org/api/colorizer", data={ 'image': 'YOUR_IMAGE_URL', }, headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'} ) print(r.json()) # Example posting a local image file: import requests r = requests.post( "https://api.deepai.org/api/colorizer", files={ 'image': open('/path/to/your/file.jpg', 'rb'), }, headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'} ) print(r.json()) 如果你想深入研究，建议去fork DeOldify的repo，自己动手玩玩
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