AI 加持!世界第一部電影「火車進站」升級 60fps、4K 畫質

既然 AI 都能幫黑白老照片上色,那能否升級 100 年前的電影畫面呢?
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▲Photo Credit: 擷取自 Denis Shiryaev 頻道。
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電影放映機發明人、被稱為「電影之父」的法國盧米埃兄弟(Auguste and Louis Lumière)於 1896 年在巴黎放映全世界第一部電影《火車進站》(L'Arrivée d'un train en gare de La Ciotat)。

據說放映這部短片時,有一幕是火車正要進站,當時現場觀眾都嚇壞了,害怕被火車撞上而四處奔逃。只是,這段傳聞並未被證實,無從確認真偽;無論如何,都反映全世界第一部電影確實震撼當時世人。

然而,若從現代人眼光來看這段火車進站畫面,可能會有點失望了。以下為電影《火車進站》的原版畫面:

根據 Gizmodo 報導,因為 19 世紀末攝影技術不足,使影像畫面看起來有明顯紋理、過度柔焦,色彩也幾乎都是黑白;此外,電影問世至今超過 100 年,人類的眼睛和大腦也已經被訓練到可以分辨螢幕上畫面是「影像」而非「真實」,因此再難被火車進站的畫面嚇到。

不過,隨著智慧型手機普及和高解析度的 4K 畫質問世,當我們跟親朋好友視訊或觀看他們用手機拍攝的影像時,技術進展也讓現代數位影像的「真實感」更上一層樓。

既然現今 AI 人工智慧都能將黑白照片上色,讓老照片看起來就像最近拍攝的相片,那可不可以把技術也應用在 100 年前的電影?

YouTuber Denis Shiryaev 透過 AI 人工智慧的類神經網路進行演算,採用 DAIN 技術和  Topaz Labs 團隊開發的 Gigapixel AI 應用程式,將《火車進站》電影畫面提升到 4K 畫質以及影格率 60fps。

以下為 Denis Shiryaev 升級後的《火車進站》畫面:

雖然還是維持黑白畫面,但利用人工智慧升級後的電影,看起來就像是用智慧型手機或 GoPro 拍攝出來的短片,真實感大幅提升。


核稿編輯:Mia

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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