天仙般的王祖賢和林青霞，她們都是用AI修復的
您提交的圖片正在處理，請23年後來取。
本文經授權轉載自微信公眾號科技樹（ID：techtreex）
作者 | 於賀
——“美人就是美人……”
——“這是什麼天仙顏值啊……”
——“這美貌，吊打網上一票錐子網紅臉……”
近日，微博上有網友發起出#AI修復XXX#的話題，一大批網友在微博上po出被AI技術修復的明星舊照片，話題尤為熱烈的是#AI修復王祖賢#和#AI修復林青霞#，在短短几天時間內閱讀量過億，網上隨即出現了一大批AI修復明星舊照的風潮。
而王祖賢、林青霞等人的百度指數，也在該話題在微博傳播後有了明顯的上升。
王祖賢的百度指數，在25日之後有明顯上升
同時， 這一話題，讓一個名為“你我當年”的AI影象修復小程式小小的火了一次。筆者在進入該小程式，選擇修復照片之後，卻被告知 正在排隊中，需要等待202080個小時、也就是近23年後 再來取照片（後經反覆測試，證實該等待時長存在嚴重“注水”，上傳一張照片後等待約10分鐘到兩個小時不等，就可以看到修復過的照片了。）
這場活動的引爆究竟是該小程式有意為之還是無意中的自來水營銷，我們不得而知。
但不可否認的一點是，這是在 AI技術加持下的一次成功的話題營銷 ，AI修復影象技術早就不是什麼新鮮事。究竟是什麼原因，能讓這個話題有如此高的熱度呢？
此次話題的核心，是懷舊
西班牙《世界報》曾經這樣描述過中國年輕人的生活狀態：
中國的高房價，毀滅了年輕人的愛情，也毀滅了年輕人的想象力。他們本可以吟誦詩歌、結伴旅行、開讀書會。但現在，年輕人大學一畢業就成為中年人，像中年人那樣為了柴米油鹽精打細算。他們的生活，從一開始就是物質的、世故的，而不能體驗一段浪漫的人生，一種面向心靈的生活方式。
而這群剛一離開象牙塔就立刻面對車貸、房貸、茶米油鹽等生活壓力的年輕人們，也是喜歡回憶過去的主要群體。
一方面， 未來往往伴隨著風險和刺激，而過去，意味著安全。 在這個過程中，個體對過去進行了重組和建構，一些消極的情感、記憶都被個體過濾、剔除；而另一方面， 研究表明，當人處在壓力當中時，會傾向於從記憶中尋找緩衝點 ，開個小差，翻一翻過去的相片，懷念一下熟悉的生活，會給他們帶來一種舒適感和安全感。
除了尋找以往的安全感之外，在微博話題上讓人驚豔的明星也增加了這次活動的熱度。快手、抖音、B站等社群加速了短視訊紅人的興起、千篇一律的形式和網紅經濟下流水線一樣的“網紅臉”，讓視覺疲勞的人們懷念那個“美的有辨識度的、各有各的美法”的年代。
圖片來源：微博評論
懷舊營銷也是使用者們比較受用的“月經式”熱點營銷策略之一。六神花露水在2012年推出的《花露水的前世今生》的視訊短片，就是從上世紀老派上海的“十里洋場曾經的潮品”的定位切入，轉向8090後童年時代一張涼蓆、一臺電扇和一瓶花露水的夏日回憶裡。不僅拉近了品牌和手中的距離，其營造的童年場景也會 讓受眾將對童年的熟悉感和舒適感轉移到品牌商 。
圖片來源：《花露水的前世今生》
如何做好懷舊營銷
尋找共同的記憶點
此次“AI修復舊照片”的話題，在筆者的印象中，是從易烊千璽的粉絲修復其童年照片開始，在25日-26日左右，有網友上傳王祖賢舊日高清美照開始熱度迅速上升。這些話題，和上文中筆者提到的六神花露水打造的場景是一樣的：標配的夏天、大家心目中最經典的港星等等。不只是懷舊場景，他們 已然成為了 承載著大家共同的回憶的精神符號 。
天仙下凡辛苦了
做好背景調研，謹防“翻車”
除了形式新穎之外，品牌在做懷舊營銷之前，切記要做到 元素和背景的一致性 。否則一旦“翻車”，會引起巨大的反效果。
最近比較典型的案例就是盒馬了。4月13日，盒馬APP推出“一夜夢迴老集市”的活動，同時推出了一張“讓物價迴歸1948”的海報，原意是為了優惠促銷，不料一經亮相就遭到網友怒懟：“小編不看歷史書的嗎？1948年中國通貨膨脹最嚴重的年份之一。”
雖然盒馬鮮生最後又是道歉、又是罰抄書，以比較低的姿態巧妙的化解了這場危機，但是這件事情也為其他想要打懷舊牌的品牌提了個醒。
教科書式的危機公關，還是很讓網友服氣的
舊內容、新形式
需要注意的是，這裡的懷舊指的是內容舊，但是為了吸引主要懷舊的主要群體——80後至90後，各大品牌通常會採取比較新穎的形式推出內容。百雀羚去年就推出了一系列懷舊海報，採用了一鏡到底的展現形式，更加符合年輕受眾的閱讀習慣、審美和取向。
點選閱讀百雀羚 《一九三一》 廣告
以本次#AI修復舊照片#懷舊話題營銷為例，應用門檻不斷降低的AI技術，幫助舊內容重新產生價值，也是該話題能引爆網路的原因之一。
AI技術發展，降低圖片修復門檻
在AI技術並未大規模普及之前，圖片修復一直是一項比較考驗專業性的技術。在人們的印象中，圖片修復需要依賴PS、AE等專業影象處理軟體才能完成。
但是隨著AI技術的快速發展，這類軟體的門檻越來越低，以“你我當年”小程式為例，只需要將模糊的圖片輸入介面的指定位置，在等待一陣子後，就可以獲得一張處理過的清晰影象。
圖為網友用小程式“你我當年”修復的明星影象
此類小程式中，利用AI技術對老照片的修復，主要體現在兩點。
一是黑白照片上色。
該部分的AI修復影象技術，大多是通過 深度神經網路學習技術 實現的， 利用深度神經網路學習不同語義內容在不同灰度下對應的色彩資訊分佈 ，實現對老照片的內容進行自動、自然的色彩修復。
通俗的講，就是先通過對黑白或褪色照片進行影象分割，讓AI學習區分其中的標誌性物體：人臉、衣服、天空、建築物等等。
通過用大量包含常見場景和人物的圖片進行訓練後，AI會自動學習和記憶這些關鍵元素的顏色，因此，它可以做到給黑白照片裡的人物場景上色。
圖片來源：《羅馬假日》
二是做到提高模糊影象的解析度
AI提高影象解析度的方法也是如此，首先，研究者們需要先給演算法提供大量的低解析度影象，然後再輸入這些影象的高解析度原始照片，讓演算法 從二者的比較中習得差異和增加解析度的技巧 後，就能做到不需要原始照片也能準確提升影象解析度了。
這種方式和此前在科技樹的一篇 《9012年了，AI的可解釋性終於有了一些進展》 一文 中，AI通過深度神經網路學習語義生成影象的技術有相似之處，感興趣的同學可以點選檢視。
除了上文中提到的“你我當年”小程式，騰訊優圖實驗室推出的“修復老照片”功能，也是藉助了AI的能力。
在流量枯竭的年代，AI等黑科技的低門檻應用，正在幫助品牌營銷煥發出新的活力。未來AI技術和營銷還能擦出怎樣的火花，我們拭目以待。
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