如何給老電影上色

⑴ 黑白電影是怎樣演變成彩色的

1939年，美國無線電公司開始播送全電子式電視。瑞士菲普發明第一台黑白電視投影機。1940年美國古爾馬研製出機電式彩色電視系統。1949年12月17日開通使用第一條敷設在英國倫敦與蘇登.可爾菲爾特之間的電視電纜。

1951年，美國H.洛發明三槍蔭罩式彩色顯像管，洛倫期發明單槍式彩色顯像管。1954年美國得克薩期儀器公司研製出第一台全晶體管電視接收機。1954年美國得克薩期儀器公司研製出第一台全晶體管電視接收機。1972年日本研製出彩色電視投影機。

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黑白電視發明

1925年，英國人約翰·洛吉·貝爾德，根據德國工程師尼普科夫設計的「尼普科夫圓盤」進行了新的研究工作，成功發明了世界上第一台電視機，是機械掃描式電視攝像機和接收機。

當時畫面解析度僅30行線，掃描器每秒只能5次掃過掃描區，畫面本身僅2英寸高，一英寸寬。在倫敦一家大商店向公眾作了表演。1926年，電視的發明者之一貝爾德向英國報界作了一次播發和接收電視的表演。

1927——1929年，貝爾德通過電話電纜首次進行機電式電視試播；首次短波電視試驗；英國廣播公司開始長期連續播發電視節目。1930年實現電視圖像和聲音同時發播。1931年，首次把影片搬上電視銀幕。

⑵ 《亂世佳人》是怎麼從黑白片弄成彩色片的有誰知道嗎這個是不是真的

這部影片屬於當時的超豪華製作，本身就是彩色片。只不過當時並不是所有影院都有放映彩色電影的設備，所以電影公司製作了彩色版膠片、黑白版膠片兩種版本，在不同影院上映而已。

⑶ 如何用ps給老照片上色

工具：Photoshop

步驟：

1、打開Photoshop，用修補工具和圖章工具去污，去痕，補殘缺，不要忘了去色。

⑷ 上世紀5060年代拍攝的黑白電影是如何上彩色的

電影的膠片是黑白的，所以彩色電影都是拍完了之後通過手工上色變成彩色的畫面上映的，現代電影工業特別是成像技術發展了之後終於遇到了手工上色的流程

⑸ 哪位大哥知道如何將老電影變成有色的

記得以前老師說過，給老電影著色都是在膠片上一幀一幀的塗上顏色，應該挺麻煩的
您也可以試試Pr 但是在這上都是整體調色調，不能真正把電影變成彩色電影

⑹ pr如何製作老電影的風格。

1、打開視頻加特效軟體，選擇「編輯」選項下的一個「文件夾」按鈕導入准備好的視頻文件，如下圖：

2、再將導入的視頻再用滑鼠將其拖動到視頻軌上。

3、接下來，選擇「視頻濾鏡」中的「老電影」效果，將它拖曳添加到時間軸的視頻上。

4、編輯好了，可以導出視頻了。選擇「分享」-「創建視頻文件」，輸出的視頻選項也有很多，可按個人需求來選擇。

5、接下來的時間就需要耐心的等待啦，軟體會自動渲染導出視頻的，也會有渲染進

⑺ 如何ps出老電影的膠片質感

1，在PS中打開圖片後，先復制圖層，在這復制的圖層之上再做調整。人物的磨皮和一些大體的調整，如果前期拍的好的話即可省去不少功夫。
2，如果原圖顏色感覺偏淡，可以稍微調下色調。能更方便再做出調整。所以第一步做的就是先加飽和度，在原片的基礎上加了23點的飽和，人物膚色和環境色一下子就凸顯出來。
3，接下來是曲線的部分，通過調整最左最右兩個點來進一步降低對比，中間部分提少許亮度，讓畫面更加柔和，量的多少要根據自己的片子去定奪，視情況而定。
4，調整可選顏色項。這一步的動作比較多，主要是對 紅、黃、藍這些主要色的處理，下圖大家可以做一個參考。個人在調一些比較細的東西的時候，更多是靠自己的感覺去調整，沒什麼絕對的公式法則。說這個其實就是想表明，顏色怎麼用其實沒有對錯之分，關鍵是要分析原片和自己的動機是想表達什麼，然後再調出適當的顏色。
5，接下來是本次調色的最後一步，調整」亮度/對比度「 ，這一步非常簡單，給畫面增加一些空氣的質感。

⑻ 早期黑白膠片電影是如何還原為彩色電影的

針對圖片的著色效果,感覺基本上不錯,細節上還要進一步做處理.如果能夠把深度學習的模型更加完善一下,針對電影的特定場景做一些場景的訓練,那麼計算機可以達到或超越人工著色的水準,那麼這樣技術用於老電影的處理,將大大降低處理成本,是那些經典老膠片煥發新的活力.

⑼ DeOldify 老電影上色軟體有會安裝在上的人嗎可以給遠程安裝下，可以給紅包

出門在外，是不是才覺得媽媽的嘮叨分外可愛又令人懷念。母親節到了，翻箱倒櫃想找出一張媽媽的老照片，卻因為早已泛黃褪色而觸碰不到回憶的信號，記不得哪年哪月哪天，找不回那條曾經以為可以一直走都走不到盡頭的童年街巷。彎彎的月亮，搖在手裡的蒲扇，是回不去的流逝光陰，但能不能至少將這些回憶鐫刻在相片，然後緊緊攥在手裡？
最近圖像修復大火，從網友們用小程序「你我當年」一鍵修復老照片到GitHub上的熱門項目「用機器學習給黑白照片上色」，我們似乎找到一個保存記憶的良方。

GitHub上給老照片上色的一個項目：DeOldify
歲月從牆上剝落，小時候牽著媽媽的手哭著鬧著要買的那根冰棍，你還記得它的顏色嗎？用DeOldify給黑白照片上色，嘗試拼湊出曾經的家庭生活的歡樂色彩，也找回曾經的家庭時光的溫度。

感恩節的回憶（1911年）

Lemuel Smith夫婦和年幼的孩子們在農場的家庭時光（1941年）
假如母愛有顏色，假如思念有形狀，它不應該是黑白而模糊的。回憶應該是在明朗的月光下，沿著夏夜的風爬上家門口的梧桐，然後輕輕敲打我的窗檯。

給老電影《黑暗中的舞者》上色
《黑暗中的舞者》講述一個母親來到美國為了治癒失明的13歲兒子，甘願自己被捕入獄，並且最後被判死刑。當死亡就在眼前時，巨大的恐懼和強烈的求生欲讓她嘶叫嚎哭，只有朋友告訴她兒子手術成功，不會失明時，才讓她鎮定下來，驚恐無助的女孩又回歸成為了從容的母親。是非常適合母親節觀看的一部影片。
這是影片最後行刑前比約克對兒子說的話：
「親愛的兒子俊，別害怕，我從不孤單，這不是最後一首歌，沒有小提琴，合唱團那麼安靜，沒人轉圈。這是倒數第二首歌，記得我說過的話，把麵包包好，把床鋪好。」
大火的小程序「你我當年」
網友用小程序「你我當年」還原女星模糊照片後的美貌：

林青霞修復後的照片
我的媽媽可能有點普通，有時候還有點市儈。我們說「為母則剛」，但她當年也只是一個被捧在手心裡的小公主。快拿媽媽年輕時候的照片也試一下，看一看她當年的風采。
圖像修復技術一覽AI修復官：記憶不再模糊
「你我當年」運用主要是CNN、GAN等AI技術，即卷積神經網路和生成式對抗網路」，讓人想到美圖秀秀的一鍵磨皮，它們雖然都利用了卷積神經網路，但二者並不一樣。美顏軟體中常見的磨皮功能是做減法，將照片去掉細節，做模糊處理。常用的磨皮演算法包括均值模糊、高斯模糊、中值濾波等，它們的去噪效果好，但視覺效果差。而你我當年是做加法，可以自動補充細節，即利用AI演算法替代圖像中缺失或者損壞的數據。

AI修復的大小S照片在網上引起驚嘆
圖像修復一般用「擴散」的方法來處理，這種方法將局部結構應用到其他部分。或者用「示例」的方法，每一次構建缺失部分的一個像素點（塊）保持和周圍像素點的一致性。但是當缺失部分很大時，這些方法會失效，因此就需要運用機器學習。由一個高階模型提供補充的信息，例如深度神經網路。
深度神經網路使用監督圖像分類，在監督圖像分類中，每個圖像都有一個特定的標簽，神經網路通過一連串的基本操作運算來學習圖像到標簽之間的映射。通過輸入學習大量的數據集（數百萬張帶有成千個的標簽的圖像），神經網路可以實現准確的分類，實施一個判別式預訓練的神經網路來指導圖像重建。
原理類似訓練一個機器人，讓其對缺失信息很多的圖進行「腦補」；同時找來一個「鑒定師」提出意見，讓機器不斷鑽研，雙方不斷提升。
AI上色師：老照片重見光彩
同樣地，訓練有素的AI可以學會上色，生成對抗網路的本質還是學習損失函數。通過先對照片進行圖像分割，AI可以區分出標志性物體，認出圖像中的各種元素，比如樹木、天空、人臉、服裝……在輸入大量包含常見場景和人物的圖片後，AI會自動學習和記憶這些關鍵信息的顏色，比如樹葉是綠色、人臉是膚色等。因此，它可以很快開始對黑白照片里的場景進行彩色化，填補缺失色彩。
而更進一步地，AI正在逐步從靜態照片進軍動態效果，近日，在Facebook的F8大會上，一個名為Jason Antic軟體工程師展示了用DeOldify為老電影上色，效果非常驚艷。

電影《Reefer Madness》1936
DeOldify的深度學習模型借鑒了當前多種主流技術方法，包括：自注意生成對抗網路（Self-Attention Generative Adversarial Network）、兩個時間尺度更新規則（Two Time-Scale Update Rule）以及最重要的——NoGAN——他開發的一種新型GAN訓練模型，用來解決之前DeOldify模型中出現的一些關鍵問題。NoGAN訓練結合了GAN訓練的優點（絢爛的色彩），並消除了一些副作用（如視頻中閃爍的物體）。
GitHub地址：
https://github.com/jantic/DeOldify/blob/master/README.md
上色體驗地址：https://colorize.cc/
話說回來，今天母親節，給媽媽打個電話，然後把媽媽的畫像牢牢印在腦海吧。當然照片只是輔助，有些事還是要握在手心，刻在心頭。