“你们可以下岗，我们上岗!”25年前，香港回归祖国怀抱，在中英防务交接仪式上，中国解放军指挥官谭善爱喊出这句让无数国人热血沸腾的话。
25年后，这些由央视军事新媒体策划的香港回归高清历史影像在各大平台迅速刷屏，引发人民日报、新华社、央视新闻、光明日报等媒体相继报道，多个话题登上微博热搜榜，吸引数千万网友回忆与感慨“恍如昨日拍摄”。
与此同时，由深圳卫视直新闻策划，香港回归当晚，数十万深圳市民涌上街头，挥舞着鲜红色的国旗，欢送解放军进驻香港的高清修复视频也同样引发了广泛的关注与讨论。
而这些珍贵的高清历史影像背后，均可以看到腾讯多媒体实验室智能影像修复技术的声影。他们将这些珍贵的影像以高清4K的画质再次展现在众人面前，让人们更为沉浸地感受到当年振奋人心的时刻。
为了庆祝香港回归25周年，腾讯光影焕新计划项目团队于今年4月开始与央视军事、深圳卫视直新闻沟通，甄选历史影像进行超清修复，并耗时三个月完成了这场特别的献礼。为了将历史影像画质提升至4K高清，腾讯多媒体实验室自研光影焕新智能修复平台，该平台沉淀了团队多年的多媒体通信和处理研发经验，包含多项业界领先的经典影像修复技术。
1、多媒体智能技术如何复原历史经典时刻？
1997年7月1日的中英交接仪式，吸引了全世界的聚光灯。这场世界瞩目的典礼筹备，也倾注了无数人的心血。但受限于场地、环境等因素，绝大多数国人25年前无法亲临现场感受这一历史时刻。与此同时，这个史无前例的历史珍贵影像，也受当时技术限制、视频压缩等影响，画质不清、视频模糊。
智能影像修复，绝非将低分辨率视频放大、输出为高分辨率影像那般简单。
通常，修复一支常规的老旧视频，大概需要用到去模糊、提高分辨率、降噪和色彩增强等技术，从而解决包括但不限于划痕、竖线、雪花点、噪声、压缩失真、抖动等问题。
腾讯多媒体实验室专家研究员夏珍表示，修复历史影像作品甚至残损影像，对于实验室来说是比较日常的工作，但本次视频修复工作还是存在不小的难点和问题。
一来，作为我国重要的历史节点，这些视频极其珍贵，军人们的每一个眼神、每一个表情、每一个词语都经过千锤百炼，修复效果应最大程度还原当初的每一景、每一秒;二来，举行交接仪式时已是深夜，现场灯光微弱、无数台摄像机闪光灯交替。另外，深圳市民欢送解放军进驻香港时还是雨天，街道两旁有数十万市民朋友。
“尽管困难不小，但在实验室小伙伴们的合力攻坚下，我们在人脸修复、画质增强及画质修复方面下了不少功夫，算是比较完美地解决了上述问题。”夏珍提到。
画质增强里的“小”细节：刚毅的眼神与动容的军人
香港回归当天，中英防务交接仪式在室外举行。与室内相比，室外环境并不“友好”：黑夜、下雨、无尽的闪光灯。换句话说，想要超清还原中英防务交接仪式现场的视频清晰度，对算法的鲁棒性要求非常之高。
与此同时，关于这段视频的修复工作，夏珍与团队成员讨论之后，给实验室提出了更高的修复要求：不放过彼时彼刻的任何一个重要细节。
譬如视频中的关键人物之一：与英军交接的指挥官——谭善爱。夏珍明白，彼时的谭善爱，不单单是他自己，展现的不仅是中国军人的风采，更代表了整个国家貌。
“我在几个月的训练期间，将交接时的话重复了上千遍。”谭善爱受访时表示，“用什么样的语气、用什么样的状态，把这段话充分地演绎好，一定要以最高标准展现中国军人的良好形象。”
通过视频影像对比观察，原先只能看到模糊的人脸，而修复后可以看清谭善爱清晰的面部轮廓，甚至皮肤纹理、汗渍都清晰可见。同时，也能更为直观地感受到中国解放军军人坚毅、不畏的眼神。
当国旗升起时，战士们的眼神又变得柔和，眸中泪光清晰可见。在《义勇军进行曲》的背景音中，镜头缓慢扫过每一个敬礼的中国解放军军人，他们黝黑但硬朗的脸庞在炎炎夏夜下汗水流淌，但眼角之上是无尽的柔情与骄傲。
那场景，让人动容。
如此细节的修复处理，夏珍提到，主要用到了多项画质增强技术，包括分辨率增强、细节增强、色彩增强等。
谭善爱等军人流畅的脸部细节特写，源于腾讯多媒体实验室采用了自研人脸修复模型。它融合了人脸检测、人脸修复等模块，将图像修复迁移到视频过程中加入帧间稳定性处理，优化多角度人脸效果，解决人脸检测稳定性、动态人脸遇到的复杂场景问题。
同时，针对视频失真及细节生成，实验室做了最大程度优化。在人脸修复基础上使用“超分辨率”加成，通过基于GAN超分网络的多帧技术，生成的细节更加丰富细腻及稳定。
所以看到，实验室在放大视频分辨率同时，也大幅提升了人物的整体感官层次，人物脸部的皮肤纹理、毛孔、头发均清晰可见。
细节还原问题解决完毕，接下来则是色彩优化。
不少老旧视频除了画质模糊、噪点多，随着时间流逝画面也容易变成灰色。夏珍表示，除了想让画面清晰度更高、细节更丰富、饱和度更均衡，也想在改变灰色画面前提下，保留90年代深圳和香港的原汁原味。
而深圳市民欢送解放军驻港部队时的视频画质情况与交接时有相似之处：天色晚、灯光弱、光源杂乱、人物多。
实验室首先通过画质提升算法，在空间上提升视频的分辨率和帧率。细节清晰度提升之后，再采用更强的色彩增强模块增加色彩丰富度，在尊重历史和原版的基础上，让视频画面色彩更为强烈。
驻港部队上岗第一天，香港市民纷纷围观拍照，从修复视频来看，场景变为白天，但画面色彩效果不减。
多维度提升画质：冒雨进驻香港和2秒之争下的五星红旗
画质修复，解决的是老片中的灰尘、污垢、霉斑、掉色、图像抖动、划痕、闪烁、噪声、变色、模糊等问题。
翻阅视频不难发现，三军冒雨进驻香港、市民夹道欢迎时大雨倾盆。原始画面异常模糊，画中人物糊作一团。
“如何既能还原真实场景，又能高效提升画质？”夏珍提到，“有雨的场景对算法来说其实考验很大，因为雨天画面不仅更模糊，同时雨滴也会影响噪声去除。”
换句话说，他们不仅需提高视频的画质，还要将当时的雨、雾更清晰地呈现出来。
针对上述问题，夏珍和他的同事通过一系列修复算法组合，包括视频降噪、去压缩失真、去划痕算法、去雪花点斑点算法等，去除噪声和失真、提升画面清晰度的同时，尽量保持雨、雾的真实感。
针对整体效果和特殊场景，他们进行了十多次的算法升级和优化，为视频提效提供了稳定性和鲁棒性更强、效果更好的技术支撑。
以上图为例，原视频只能看到女军人模糊的脸部轮廓，修复后则增加了不少细节，面部顿时清晰许多，同时车窗上还能看出雨后的水滴和雾气。
同样的难题也出现在修复升起的五星红旗上。
前期协商阶段，英方原本打算在7月1日的0点0分0秒降下英国国旗，但为确保中国国旗在7月1日零时零分零秒准时升起，中方要求英国国旗必须于前一天的23点59分58秒降落。
为了让香港主权准时回归祖国，仅此一项，中英双方就谈判了16次。
看似微不足道的2秒，却事关国家的主权与尊严。也就是说，7月1日零点零分准时升起中国国旗很重要。本次视频修复工作，那一刻的国旗更重要。
从原视频来看，旗杆高达十几米，身处夜间灯光环境弱，且因为直播分辨率较低，国旗极为模糊。
修复过程中，实验室不仅需要提高国旗的分辨率，还需将每个像素点的内容填充好。
为了真正达到4K画质，让五星红旗更清晰醒目，夏珍团队通过最新的模型优化，精确到每个像素点，让五星红旗的五角星都清晰可见。
2、「翻新」历史的智能修复师
如果你是一个荣迷，可能还记得3个月前微信朋友圈中那场刷屏的张国荣2000年《热·情》演唱会超清修复版全球直播。
技术加持下，不少网友表示好似置身于此，恍如旧景重现。两小时的歌舞声中，从“天使寂寞降临人间”到“天使坠入爱河，陷入情网”，再到“爱人背叛，天使变成魔鬼，在人间放纵嬉戏”，最后以“天使爱的表白与告别”谢幕。似魔似仙之间，观众也随着歌声经历情感起伏。
而这个刷屏的演绎作品，由腾讯光影焕新计划项目团队联合宝丽金唱片共同呈现，背后的技术同样来自腾讯多媒体实验室。该实验室是腾讯旗下领先的多媒体通信和处理研发团队，他们此前推出光影焕新智能修复平台，是面向经典影像修复场景专门推出的技术解决方案，并通过腾讯云面向客户提供服务。该平台沉淀了多项自研的业界领先的经典影像修复技术，在智能模式驱动下自动为经典影像匹配最佳的算法组合和参数，发挥人工智能算法组合的最大效用，实现最佳的修复效果。
此次香港回归25周年历史影像，意义非凡，最终这项修复任务由该实验室执行，也能侧面证明这个团队的不俗实力。
目前，腾讯多媒体实验室已形成了较为完整的智能影像修复技术矩阵。除了《热·情》演唱会和香港回归历史视频，此前还深度参与了包括《康熙王朝》、《天下人家》等经典影视剧和珍贵历史影像的超清修复工作。
“通过香港回归25周年视频、宝丽金《热·情》演唱会修复项目，我们可以看到数字化技术对于经典影像作品及传统文化的助力价值。我们团队也在积极配合一些文化机构，探讨更多经典影视作品的修复工作。”
腾讯杰出科学家、腾讯多媒体实验室总经理刘杉博士表示，腾讯多媒体实验室未来将持续探索数字技术的社会价值，推动多媒体技术在多个产业领域中落地应用的同时，践行腾讯可持续社会价值创新，助力经典文化的传承。
3、感恩技术，让历史永不逝去
“我们周围的高技术越多，就越需要人的感情。”一位网友在看过智能影像技术修复老视频后发出如此感叹。
智能影像修复技术翻新的那些老电影、老视频、老照片。让我们看见父亲母亲的少年少女模样;让我们重温常看常新的经典电影;让我们回望百年前的北京，看见同一片土地上的国人生活点滴;让我们看见张国荣的演唱会，重温那个香港影视文艺的黄金时代。
他们还原每一个真情的、有趣的、历史的、激动人心的画面。这些不被概念定义的、不被第三方描述的、不被凭空想象的画面，在岁月尘埃中，越发弥足珍贵。如今，这些视频穿越时光的尘埃，可以真切地呈现在我们面前。
技术人员以科技的理性，给所有人一份无法量化的柔情，让我们在或枯燥、或苦闷、或平凡的生活之余，为过去热泪盈眶，在未来保持热爱。
从前，科技向善离我们很远，但此刻，我们对这四个字的感受从未如此贴切。
