第十四届北京国际电影节日前开幕，全新4K版《A计划》《卖身契》在“致敬·修复”单元全球首映。本次展映的4K版本，由中国电影资料馆、抖音、火山引擎共同发起的“经典香港电影修复计划”支持修复。
《A计划》《卖身契》分别上映于1983、1978年，距今已四十多年。两部影片的原始拍摄底片，在香港完成4K规格扫描后，历经中国电影资料馆的数字修复，火山引擎的AIGC视觉大模型技术修复，以及双方合作的艺术修复等环节，最终从清晰度、流畅度、色彩等方面实现4K效果，为影迷带来不同以往的视觉体验。
老电影“4K翻新” 看清40多年前的武打动作
《A计划》由成龙指导，也是其代表作之一。《A计划》映前活动环节，曾任成龙中国副总裁的资深电影制片人孙嵘现场与影迷分享，成龙在《A计划》贡献的跳钟楼“名场面”拍了七天，从15米以上的钟楼跳下两次。这部片子的动作戏融合了真实性、杂耍性、危险性元素，奠定了成龙此后喜剧动作片的经典风格。
恐龙影业创始人，前成龙中国副总裁、耀莱影视副总裁孙嵘在映前分享
成家班精心设计的武打动作，在智能插帧技术的加持下更顺滑、流畅。《A计划》中有一场打戏，已经倒地的狄威，面对高举大刀的洪金宝，一脚把刀踢掉反败为胜，但狄威是怎么一瞬间站起来并踢掉大刀的？火山引擎运用智能插帧技术，在两个武打动作之间，插入AI预测的动作中间值，这才解开了谜底——狄威双手着地、准备倒立，随后腰部发力，用双脚绞住洪金宝的手，洪金宝失去力气，大刀掉落。
还有更多观众曾经没注意到的场景、道具细节，在40年后在大银幕上终于看清了，比如，成龙扮演的“马如龙”家中的救生圈上，有“香港水警”字眼，片中有些街道场景是在澳门取景。
电影散场后，一位“80后”女观众表示，第一次看这部和自己差不多“同龄”的电影，是在放学后看父亲租借的录像带，记忆中翻录的画质并不清晰，本届北影节有4K版放映，她第一时间抢票入场：“剧情和台词我都很熟悉了，但4K修复后更有视觉冲击力，让我想起了小时候，和爸爸妈妈一起在家看港片，心里非常温暖。”
电影学者、资深电影监制、《阮玲玉》编剧焦雄屏认为，“经典香港电影修复计划”把这些珍贵的影像保留下，是对文化传承有意义的工作。“也许再看一遍，会想小时候为什么那么傻，会喜欢这样的片段，或是当年为什么没看出来，这个电影竟然这么牛。”看一部老电影，就像跟自己的童年、过去、今天对话。她表示自己对这样的修复举手欢迎。
主创走进修复实验室，“二次创作”也有艺术价值
《卖身契》是“经典香港电影修复计划”在北影节全球首映的另一部佳作。该片是1978年香港电影票房冠军，其导演许冠文是香港电影界当仁不让的“喜剧之王”。
《卖身契》的影片数字化与修复在2024年完成。原始拍摄底片通过ARRISCAN扫描仪以4K规格在香港完成扫描，声音修复源于保存的影片35毫米混合声底。
一部电影的传统4K修复过程，一般分为物理修复、数字修复以及艺术修复三步。中国电影资料馆的修复团队，先对胶片本身进行物理修复，再用高精度的胶片扫描仪将胶片转为4K分辨率的数据图像文件，并逐帧将画面上时间留下的痕迹去除掉，完成数字修复。最后，再进行艺术修复。
为保证影片的“原汁原味”，“经典香港电影修复计划”项目团队遵循“修旧如旧，尊重原创”的修复原则。火山引擎技术团队与电影资料馆的修复师反复讨论，在数字修复环节，工程师利用AI标识技术，减少修复师的重复劳动，优化影片的清晰度、流畅度、色彩，去除瑕疵。
艺术修复环节，为了“复刻”港片的审美风格。中国电影资料馆邀请陈嘉上、关锦鹏和高志森等导演走进修复实验室，在当年主创的指导下完成《武状元苏乞儿》《富贵逼人》等影片的艺术修复。
导演陈嘉上（右二）在中国电影资料馆指导修复
孙嵘提及，成龙认为《飞鹰计划》里隧道的光不够亮，“经典香港电影修复计划”团队根据意见调整，弥补了成龙当年创作的遗憾。因此，“翻新”后的4K版本，不仅有技术留存的价值，也具有了“二次创作”的艺术价值。
工程师联动影迷，探索修复画质评测标准
除了影片主创的修复意见，现代观众的主观感受，也是修复方案的重要一环。《武状元苏乞儿》导演陈嘉上曾表示，他希望通过“经典香港电影修复计划”把片子修得更现代，更容易让年轻人接受。
今年1月，火山引擎多媒体实验室筛选招募了50多位专业影迷，邀请他们对不同技术方案的4K修复版《开心鬼》在线测评，并根据影迷反馈探索更易被接受的修复画质标准。
随着修复工作的深入，实际出现的修复难题，对火山引擎多媒体实验室的学术研究亦有贡献。
在计算机视觉顶级会议CVPR 2024中，火山引擎多媒体实验室团队夺得了NTIRE（图像恢复与增强的新趋势New Trends in Image Restoration and Enhancement）赛道的冠军。该夺冠方案主要解决的问题，正是如何修复老影片等素材中普遍存在的画面低质难题。
此外，火山引擎多媒体实验室通过引入自适应特征加权模块、无监督学习与有监督学习相结合、文字语义先验等训练手段，对视觉大模型进一步调优，在极低画质人像重建、褪色胶片颜色调整和文字缺失笔画生成等几个方面取得了较好效果，同时为保持胶片的质感，特意研发了自适应质感增强方案，添加模拟胶片噪声的颗粒。
过去的电影修复工艺繁杂琐碎，一位经验丰富的修复师，需要1个月才能修复完成一部影片。近年来，深度学习等AI技术快速发展，大幅提升了老片修复的质量和效率。
随着AIGC视觉大模型技术在更多影视场景中广泛应用，香港城市大学计算机系助理教授马柯德认为这一技术趋势或成为未来4K胶片修复的主流，“不仅老电影中音画不同步等问题，将借由AIGC得到更有效的解决，未来甚至有望让AI学会自动评判修复效果。”（李慧娟）
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