说到神经网络，你第一个想到的什么，有不少人第一个想到的应该是前段时间大火的换脸 APP「ZAO」，神经网络在图片领域堪称「魔法」的应用第一次展现在每一个普通用户面前。
不少用户在使用过 ZAO 后，对神经网络产生了「技术恐惧」，担心 ZAO 会对自己的肖像权产生侵害，ZAO 也因为种种原因迅速下架，成为技术应用的「负面典型」。
但神经网络还有另一种用法，那就是对图像进行增强。
▲ 1895 年的电影《火车进站》图片来自：wiki
神经网络翻新老电影
最近，国外一个 YouTuber 发布了通过神经网络增强的 1895 年拍摄的纪录片《火车进站》，整部电影只有 45 秒长度，由路易·卢米埃和奥古斯特·卢米埃拍摄于法国一沿海城市。
▲ 经过神经网络增强的《火车进站》电影
传说放映到火车驶向镜头的时候，大量观众惊恐的从剧院跑出，展现了当时人们对新技术的好奇和恐惧。当然，这些往事都已经成为了都市传说。
不过由「新技术」的神经网络对这部电影进行翻新，也有着深远的意义。
1895 年拍摄的《火车进站》采用 35mm 格式胶片制作，由于当时的放映机由手摇进行驱动，我们可以粗略的认为其原始帧率在 16 帧到 24 帧之间。
▲ 1895 年拍摄的《火车进站》原片
由于当时的胶片技术尚未成熟，我们可以看到画面景物都是比较模糊的，火车在驶来的同时还带有明显的拖影。
但经过了神经网络的画面分辨率增强和插帧之后，这部老电影获得了 4K ~ 60fps 的画质。如果不是电影黑白的画面和胶片电影独有的画面抖动，画面流畅度和清晰度几乎可以与现在的智能手机相媲美。
是什么让神经网络在图像增强和插帧上有着这样的效果呢？
我们知道，数字视频的清晰度一般由分辨率和帧率决定（暂且不考虑影响图像压缩质量的码率）。神经网络对视频的增强，也主要集中在这两种参数上。
分辨率增强
首先我们来谈谈分辨率增强，想要将一张低分辨率的图片变成高分辨率的图片，我们就需要猜测放大产生的未知像素。通常情况下，我们会采用某种插值算法进行计算，在图像边缘的模糊和锯齿间获得平衡，这种计算通常无法增加图像细节，即使放大了图像，依旧显得很模糊。
▲ waifu2x SRCNN 算法与传统算法的对比
神经网络在增强分辨率上就有着独到的优势，或许你之前曾经听说过一个软件 waifu2x ，动漫爱好者们经常用它来放大动漫插图。当然，它同样可以用作照片放大。
waifu2x 的核心方法就是通过机器学习，训练一个端到端的网络，使用低分辨率的图像作为输入得到对应的高分辨率结果图像，最后得到的结果在图像的锯齿与模糊程度有较好表现，其训练的原理类似于 FCN 模型。
▲ 不同算法在视频分辨率增加上的效果 图片来自：download.co.jp
在效果上，waifu2x 的 SRCNN（超分辨率卷积神经网络）要好于传统的双三次插值算法。
当然，waifu2x 的算法仅能在静态图片上使用。不过方法都是相同的，madvr 中放大视频分辨率的 ngu 算法也是类似的原理。
视频插帧
对于视频插帧来说，神经网络也有自己的用武之地，之前英伟达发布了一个叫做 Super SloMo 的神经网络，能通过联合建模的运动解释和遮挡推理配合光流算法生成中间帧。
这种技术能将原本 30 帧的视频放慢到 240 帧，并在其中添加画面的运动细节。
华为 Mate 30 Pro 的 7680 帧慢动作，也是通过神经网络对 1080P/960fps 的视频插帧生成的。可见类似的神经网络插帧算法确实有很高的使用价值。
写在最后：技术是一把双刃剑
可以看到，神经网络对图像的处理（也就是常说的 AI 图像）并不是一个很可怕技术，它是一把双刃剑，如果你用它来给视频换脸，侵犯他人肖像权，它就是不好的技术。
但如果我们能将其用在老电影翻新、手机超级慢动作、和实时视频增强，那它就是好技术。
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