现在，来自华盛顿大学、UC伯克利、谷歌的最新论文Time-Travel Rephotography，将这些照片里的历史人物真实地展现在屏幕上。
比如，居里夫人、爱迪生、林徽因……
放大瑕疵的老照片如何恢复
从黑白照片乃至画像恢复人脸并不是什么新鲜事，比如最近恢复兵马俑、古代帝王的视频在社交网络大热。
但是从古老照片恢复人脸要复杂得多。
我们先看一张著名作家卡夫卡的还原照。Zhang等人恢复的照片粗看起来皮肤上有很多瑕疵，而“穿越相机”恢复的照片似乎自带“磨皮”。
那么是前一张恢复照片更加真实吗？
事实并非如此，卡夫卡脸上的瑕疵是当年底片技术导致的。如果只是简单给黑白照片填色，那么就不能充分表征旧胶片的特性和老化过程。
最早诞生玻璃感光底片只对蓝光紫外光敏感，1873年推出的新感光乳胶也只对绿光和蓝光敏感。
由于他们都缺乏对红光的敏感性，造成了人物脸上的雀斑和皱纹被放大，嘴唇变黑。
所以我们今天来看林肯的原始照片，会发现林肯脸上呈现出很多夸张的皱纹：
1907年，对红蓝绿都敏感的全色底片诞生。所以1913年采用新技术拍摄的潘克斯特（时年55岁），脸部皮肤要干净和平整得多：
因此，恢复这些历史照片不仅要考虑照片的模糊、褪色、噪点、低分辨率等问题，还要考虑不同老照片对颜色的感光差异。
而这款“穿越相机”相比之前的方法，在人物的还原上避免了当时技术造成的失真。
从StyleGAN2出发
对于1873年之前的照片，作者使用了蓝光敏感模型，对于1873年至1907年的照片，手动在蓝光敏感和正色底片之间选择，然后在1907年以后拍摄的照片，则在所有模型中手动选择。
作者利用StyleGAN2框架将旧照片映射到现代高分辨率照片的空间中，从而在统一的框架中实现所有这些效果。
作者使用其他彩色样本图像作为参考，它们与黑白图像具有相似的面部特征，但包含高频细节以及自然色和照明。为了进一步减小输入图像和现代人像之间的感知身份差距，他们还设计了特别适合于老照片的重建损失。
模型的结构如下：
1、同级编码器
以低分辨率灰度参考图像I作为输入，生成具有真实颜色和相似面部特征的同级图像Is。
2、同级颜色和细节转换
为了进一步限制颜色和皮肤细节，使其与同级图像匹配，模型引入了颜色转换损失Lcolor强制StyleGAN2的ToRGB层输出与同级图像的相似性。
3、老照片的重建损失
为了进一步减小输入图像和现代人像之间的感知身份差距，作者特别设计了适合于老照片的重建损失Lrecon，它对老照片的缺陷具有鲁棒性。
4、潜在编码优化
将之前的所有损失函数叠加起来，以此进行优化，生成最终图像?。
据作者介绍，生成这样一张1024 x 1024的照片，需要在英伟达Titan X上运行10分钟。
与其他几种恢复老照片的方法相比，“穿越相机”的效果显然有着更真实的观感。
不过，“穿越相机”现在还存在着一些缺点。
首先是对在恢复人物发行与配饰方面存在着错误，或者会丢失细节。
另外，生成照片也非常依赖于统计图像的选择，如果选择了和原照片不一样的种族或性别，会造成黑人变白人、女人变男人。
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