2024年，他们还在逐帧还原成龙29岁时的打戏(5)

图：修复师与导演正在对《武状元苏乞儿》进行艺术修复
随着修复工作的深入，火山引擎对视觉大模型又进行了一系列优化：通过引入自适应特征加权模块、无监督学习与有监督学习相结合、文字语义先验等训练手段，对视觉大模型进一步调优，在极低画质人像重建、褪色胶片颜色调整和文字缺失笔画生成等几个方面取得了较好效果，同时为保持胶片的质感，特意研发了自适应质感增强方案，添加模拟胶片噪声的颗粒。

修复前vs修复后

褪色胶片颜色调整前后对比
解决老片修复中的各项实际问题，也为火山引擎多媒体实验室的学术研究提供了价值。在计算机视觉顶级会议CVPR 2024中，火山引擎多媒体实验室联合中国科学技术大学一举夺得了NTIRE（图像恢复与增强的新趋势New Trends in Image Restoration and Enhancement）赛道的冠军，其夺冠方案是基于提示学习（Prompt Learning）的图像增强恢复，主要解决的问题，就是修复类似于老片中大量存在的不可预知的复杂损害（未知复杂退化）。
火山引擎视频云技术架构总监王悦介绍：“一方面，大模型生成能力强，借助Stable Diffusion大模型的生成能力，修复效果优于之前的算法，画面细节更自然；另一方面，大模型具有非常强的信息结构化能力，在学习了海量数据对后，可以在其中提炼出大量的知识并“存储”在模型参数之中，其生成空间更丰富，能够应对更多的修复场景。”
过去的电影修复工艺繁杂琐碎，一位经验丰富的修复师，需要1个月才能修复完成一部影片。近年来，深度学习等AI技术快速发展，大幅提升了老片修复的质量和效率。