老电影如何上色

❶ 为什么说世界电影艺术发展史上三次重大变革均与现代科技的发展有着十分密切的联系

在世界电影艺术发展史上，曾经有过三次重大的变革，都与现代科学技术的发展有着十分密切的联系。电影艺术史上的第一次大变革是从无声到有声。最初的电影都是无声电影，被称为“默片”。有声电影诞生的标志，是1927年美国的《爵士歌王》，它标志着电影史上一个新时代的开始。从此，电影由纯视觉艺术成为视听综合艺术，音乐、音响和语言都成为电影重要的艺术元素，大大丰富了自身的表现力。电影艺术史上的第二次大变革是从黑白到彩色。最初的电影都是黑白片，早期电影曾经采用人工上色的办法，即在黑白电影的胶片上涂颜色，如前苏联电影《战舰波将金号》(1925)，就是经过人工上色，使银幕上起义后的战舰上升起一面红旗，显然这是一项极其繁重的工作。1935年，使用彩色胶片拍摄的美国影片《浮华世界》诞生，这是世界上第一部彩色电影。电影艺术史上的第三次大变革，发生在20世纪90年代以来至今，电影正在大踏步地进入高科技时代，计算机三维动画、数字技术、多媒体技术和虚拟现实等等高科技手段正在应用于电影领域，以极富想象力的艺术手法和极其逼真的艺术效果，大大增强了电影艺术的魅力。如在美国影片《阿甘正传》中，主人公居然与肯尼迪总统促膝谈心；《真实的谎言》中，庞大的战斗机在一座座摩天大楼之间横冲直撞；《侏罗纪公园》里奔跑着恐龙和始祖鸟；《泰坦尼克号》里巨大的轮船沉入水中等等。尤其是《玩具总动员》这部三维动画片，完全是由电子计算机制作的1500个镜头组成。可以说，电子计算机高科技给影视艺术带来的巨大影响，现在仅仅是初露端倪。需要强调指出的是，现代科学技术的迅猛发展，不仅为电影提供了越来越丰富的技术手段和艺术语言，而且直接影响到电影美学各个流派的产生和发展。声音引入电影，促成了戏剧化电影美学的诞生；轻便摄影机、高速感光胶片和磁带录音机的出现，使意大利新现实主义电影得以实现“把摄影机扛到大街上”的美学追求，这些事实都是被世界电影界所公认的。尤其是计算机技术的引入，给电影美学带来了崭新的课题。可以预见，随着现代科技革命的飞速进展，电影在21世纪必将发生更大的变化。

❷ 那些陈年旧电影 究竟是怎么做蓝光的 求专业技术解答

电影是胶片拍的……
电影胶片，8MM的还是16mm的还是35mm的，通常大片都是用35mm胶片拍出来的，那么35MM的胶片到底是多大呢?告诉你民用的胶卷通常就是35MM的（翻翻家里的老底片通常都是35mm的。）那么现在的数码单反相机已经有全画幅的了（全画幅就是说感光芯片尺寸和35mm的胶卷感光尺寸一样大，既36*24MM）。
说简单点，35mm的电影胶片如果每一张都用现在的设备扫描转换成数字信号可以扫出约2000万像素，而全高清的格式是1920*1080(200万像素）不过电影胶卷通常颗粒较粗，所以保守估计按照现在的高清格式再翻一倍的分辨率可能就是胶卷电影的分辨率极限了（即约4000*2000的分辨率）。现在RED ONE已经有更高分辨率的摄影机了（好像是5000X3000多的）

❸ 5D2误操作拍成黑白片了。怎么还原成彩色的

八、九十年代喜欢搜频道、看电影的人可能都记得那时候看过几部彩色的片子。这些原本就只有黑白两色的电影，看起来并不像真正的”彩色“片，只是比那些普通的黑白片子稍微容易入眼一些。它们是怎么进行着色的？这项技术其实广受争议，我们来一探究竟。

最早的电影着色技术起源于二十世纪初。这一过程毫无科技含量可言，其实就是制作人手工在电影拷贝上着色，然后拿到影剧院上映。直到1970年，美国国家航空和宇宙航行局前工程师威尔逊·马克尔（Wilson Markle ）发明了我们熟悉的计算机着色技术。一开始，他用这项技术给那些最初的登月照片上色，但很快他发现了它的商业价值，并在1983年创办了自己的公司。

马克尔的办法对技术水平要求颇高，但是它的基本原理却简单而讲究。技术人员先将拷贝的电影副本输入到计算机里，然后计算机就会根据需要给场景中的每一件东西精确地上色。技术人员然后用调色板给每一个镜头的画面着色，调色板上的颜色有超过4000种明暗不同的变化。针对每个连续的画面，技术人员还必须对移动的像素重新上色。

这一过程并为实现完全的数字化，技术人员还必须斟酌每一镜头的特定物体的颜色。根据广播通讯博物馆的记载，有些东西可照常识着色（比如海是蓝色的），可是还有些东西就需要技术人员做一些考证了。摄制的照片和服装店通常能够帮助决定一件道具或是衣服到底是什么颜色。假如这些方法都不可行，那么技术人员可以自己酌情处理物体的颜色了。当然我们可以想象这一加工过程耗资不菲，制片人为此要为每分钟的电影多投入3000美元。

为什么演播室和版权方要不遗余力地制作彩色电影呢？理由很简单，他们可以以此给老电影注入新的生命力。观众厌倦了黑白片，却对彩色片子趋之若鹜。广播通讯博物1988年的一项报告显示，一部电影的着色成本是300，000美元左右，上映后可取得一般约500，000美元的收益。

不难理解制演播室为什么如此钟情彩色电影。给陈年老片掸掸土，投资就要翻倍，这样的小把戏什么公司会不愿意呢？但制片人可不会这样头脑发热，他们对电影精雕细琢、煞费苦心，当然很不情愿别人拿他们的成果指手画脚。

泰德·特纳大概是上世纪八十年代彩化黑白电影最有名的倡导者，特纳国际旗下有自己庞大的老电影库，他当然希望这一技术能成为他的摇钱树。

然而，特纳的这一地位并没让他受到导演们的青睐。1985年，当特纳宣布给《公民凯恩》着色时，尽管该剧导演奥森·威尔斯的健康每况愈下，但是在他去世前的几个星期嘱咐自己的一个朋友，”千万不能让特纳的手脏了我这部片子。”特纳最终也没有做成彩色的《公民凯恩》。

另外一些制片人的电影彩化之路也并非一帆风顺。1988年，特纳国际将约翰·休斯顿五十年代的代表作 The Asphalt Jungle to La Cinq的版权卖给了法国的一家公司。当时休斯顿已于前一年去世，但是他身为演员的女儿Anjelica想到父亲的黑白经典电影将要被变成彩色时，惊恐不已。她起诉了这家法国公司，要求其彩色电影版本不得放映。

起初，休斯顿只在地方法院胜诉，但经过一连串的上诉，该案件最终到了法国最高法院。1991年，法院最终判定休斯顿胜诉，声明休斯顿和他的后人具有决定其电影艺术最终命运的”道德权“。（值得一提的是并不是所有人都抵制电影彩化，加里·格兰特1937年主演的喜剧Topper进过彩化后在1985年重新上映，他自己就是粉丝之一。

到上世纪九十年代初，彩化黑白电影在好莱坞成为一个炙手可热的话题。观众不再痴迷于彩色的经典电影，况且彩化过程耗资不菲，没有强大稳定的后台支撑很难盈利。此后，彩色电影仍然偶尔再现荧屏，传奇影业（Legend Films)在1997年发布了电影It's a Wonderful Life的彩色DVD版，但是这一问题的争论到了八十年代已渐渐销声匿迹。

❹ 黑白电影是怎样演变成彩色的

1939年，美国无线电公司开始播送全电子式电视。瑞士菲普发明第一台黑白电视投影机。1940年美国古尔马研制出机电式彩色电视系统。1949年12月17日开通使用第一条敷设在英国伦敦与苏登.可尔菲尔特之间的电视电缆。

1951年，美国H.洛发明三枪荫罩式彩色显像管，洛伦期发明单枪式彩色显像管。1954年美国得克萨期仪器公司研制出第一台全晶体管电视接收机。1954年美国得克萨期仪器公司研制出第一台全晶体管电视接收机。1972年日本研制出彩色电视投影机。

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黑白电视发明

1925年，英国人约翰·洛吉·贝尔德，根据德国工程师尼普科夫设计的“尼普科夫圆盘”进行了新的研究工作，成功发明了世界上第一台电视机，是机械扫描式电视摄像机和接收机。

当时画面分辨率仅30行线，扫描器每秒只能5次扫过扫描区，画面本身仅2英寸高，一英寸宽。在伦敦一家大商店向公众作了表演。1926年，电视的发明者之一贝尔德向英国报界作了一次播发和接收电视的表演。

1927——1929年，贝尔德通过电话电缆首次进行机电式电视试播；首次短波电视试验；英国广播公司开始长期连续播发电视节目。1930年实现电视图像和声音同时发播。1931年，首次把影片搬上电视银幕。

❺ AI技术可以复原91年前黑白视频颜色吗

可以的。8月4日，某视频博主发布了一段1929年上海女装展示的复原视频，他用AI技术为这段91年前的黑白视频补上了色彩。据该博主介绍，AI技术会学习老电影的上色模版数据，然后自动为影片上色。博主表示，复原这段视频是想展示一下那个年代的女性是什么样的状态。

另外，今年五月利用AI技术复原老北京视频的也是该博主，由于当时的视频引起了很大的反响，于是继续做下去了。

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人工智能的实际应用

1、深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。网络的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。

2、计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用。

3、语音识别

语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

4、虚拟个人助理

说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。

5、智能机器人

智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。

❻ 上世纪5060年代拍摄的黑白电影是如何上彩色的

电影的胶片是黑白的，所以彩色电影都是拍完了之后通过手工上色变成彩色的画面上映的，现代电影工业特别是成像技术发展了之后终于遇到了手工上色的流程

❼ DeOldify 老电影上色软件有会安装在上的人吗可以给远程安装下，可以给红包

出门在外，是不是才觉得妈妈的唠叨分外可爱又令人怀念。母亲节到了，翻箱倒柜想找出一张妈妈的老照片，却因为早已泛黄褪色而触碰不到回忆的信号，记不得哪年哪月哪天，找不回那条曾经以为可以一直走都走不到尽头的童年街巷。弯弯的月亮，摇在手里的蒲扇，是回不去的流逝光阴，但能不能至少将这些回忆镌刻在相片，然后紧紧攥在手里？
最近图像修复大火，从网友们用小程序“你我当年”一键修复老照片到GitHub上的热门项目“用机器学习给黑白照片上色”，我们似乎找到一个保存记忆的良方。

GitHub上给老照片上色的一个项目：DeOldify
岁月从墙上剥落，小时候牵着妈妈的手哭着闹着要买的那根冰棍，你还记得它的颜色吗？用DeOldify给黑白照片上色，尝试拼凑出曾经的家庭生活的欢乐色彩，也找回曾经的家庭时光的温度。

感恩节的回忆（1911年）

Lemuel Smith夫妇和年幼的孩子们在农场的家庭时光（1941年）
假如母爱有颜色，假如思念有形状，它不应该是黑白而模糊的。回忆应该是在明朗的月光下，沿着夏夜的风爬上家门口的梧桐，然后轻轻敲打我的窗台。

给老电影《黑暗中的舞者》上色
《黑暗中的舞者》讲述一个母亲来到美国为了治愈失明的13岁儿子，甘愿自己被捕入狱，并且最后被判死刑。当死亡就在眼前时，巨大的恐惧和强烈的求生欲让她嘶叫嚎哭，只有朋友告诉她儿子手术成功，不会失明时，才让她镇定下来，惊恐无助的女孩又回归成为了从容的母亲。是非常适合母亲节观看的一部影片。
这是影片最后行刑前比约克对儿子说的话：
“亲爱的儿子俊，别害怕，我从不孤单，这不是最后一首歌，没有小提琴，合唱团那么安静，没人转圈。这是倒数第二首歌，记得我说过的话，把面包包好，把床铺好。”
大火的小程序“你我当年”
网友用小程序“你我当年”还原女星模糊照片后的美貌：

林青霞修复后的照片
我的妈妈可能有点普通，有时候还有点市侩。我们说“为母则刚”，但她当年也只是一个被捧在手心里的小公主。快拿妈妈年轻时候的照片也试一下，看一看她当年的风采。
图像修复技术一览AI修复官：记忆不再模糊
“你我当年”运用主要是CNN、GAN等AI技术，即卷积神经网络和生成式对抗网络”，让人想到美图秀秀的一键磨皮，它们虽然都利用了卷积神经网络，但二者并不一样。美颜软件中常见的磨皮功能是做减法，将照片去掉细节，做模糊处理。常用的磨皮算法包括均值模糊、高斯模糊、中值滤波等，它们的去噪效果好，但视觉效果差。而你我当年是做加法，可以自动补充细节，即利用AI算法替代图像中缺失或者损坏的数据。

AI修复的大小S照片在网上引起惊叹
图像修复一般用“扩散”的方法来处理，这种方法将局部结构应用到其他部分。或者用“示例”的方法，每一次构建缺失部分的一个像素点（块）保持和周围像素点的一致性。但是当缺失部分很大时，这些方法会失效，因此就需要运用机器学习。由一个高阶模型提供补充的信息，例如深度神经网络。
深度神经网络使用监督图像分类，在监督图像分类中，每个图像都有一个特定的标签，神经网络通过一连串的基本操作运算来学习图像到标签之间的映射。通过输入学习大量的数据集（数百万张带有成千个的标签的图像），神经网络可以实现准确的分类，实施一个判别式预训练的神经网络来指导图像重建。
原理类似训练一个机器人，让其对缺失信息很多的图进行“脑补”；同时找来一个“鉴定师”提出意见，让机器不断钻研，双方不断提升。
AI上色师：老照片重见光彩
同样地，训练有素的AI可以学会上色，生成对抗网络的本质还是学习损失函数。通过先对照片进行图像分割，AI可以区分出标志性物体，认出图像中的各种元素，比如树木、天空、人脸、服装……在输入大量包含常见场景和人物的图片后，AI会自动学习和记忆这些关键信息的颜色，比如树叶是绿色、人脸是肤色等。因此，它可以很快开始对黑白照片里的场景进行彩色化，填补缺失色彩。
而更进一步地，AI正在逐步从静态照片进军动态效果，近日，在Facebook的F8大会上，一个名为Jason Antic软件工程师展示了用DeOldify为老电影上色，效果非常惊艳。

电影《Reefer Madness》1936
DeOldify的深度学习模型借鉴了当前多种主流技术方法，包括：自注意生成对抗网络（Self-Attention Generative Adversarial Network）、两个时间尺度更新规则（Two Time-Scale Update Rule）以及最重要的——NoGAN——他开发的一种新型GAN训练模型，用来解决之前DeOldify模型中出现的一些关键问题。NoGAN训练结合了GAN训练的优点（绚烂的色彩），并消除了一些副作用（如视频中闪烁的物体）。
GitHub地址：
https://github.com/jantic/DeOldify/blob/master/README.md
上色体验地址：https://colorize.cc/
话说回来，今天母亲节，给妈妈打个电话，然后把妈妈的画像牢牢印在脑海吧。当然照片只是辅助，有些事还是要握在手心，刻在心头。

❽ 《乱世佳人》是怎么从黑白片弄成彩色片的有谁知道吗这个是不是真的

这部影片属于当时的超豪华制作，本身就是彩色片。只不过当时并不是所有影院都有放映彩色电影的设备，所以电影公司制作了彩色版胶片、黑白版胶片两种版本，在不同影院上映而已。