A. 早期黑白胶片电影是如何还原为彩色电影的
针对图片的着色效果,感觉基本上不错,细节上还要进一步做处理.如果能够把深度学习的模型更加完善一下,针对电影的特定场景做一些场景的训练,那么计算机可以达到或超越人工着色的水准,那么这样技术用于老电影的处理,将大大降低处理成本,是那些经典老胶片焕发新的活力.
B. 哪位大哥知道如何将老电影变成有色的
记得以前老师说过，给老电影着色都是在胶片上一帧一帧的涂上颜色，应该挺麻烦的
您也可以试试Pr 但是在这上都是整体调色调，不能真正把电影变成彩色电影
C. 为什么老电影都要用泛黄的背景色
用暗黄的背景可以显示一种历史的厚重感，让人不由自主的对历史尊重，还有就是想表达出这部影片的珍贵，这是我的理解
D. 如何将老电影变成有色的
汗，黑白老电影你要改成彩色的？？？你把费穆的《小城之春》，黑泽明的《罗生门》《七武士》改成彩色试试看？估计影迷发烧友会说你变态。原因有三：
1，黑白能很好表现光影效果，彩色这点确实不如黑白的。而且黑泽明后期拍摄的电影像《乱》《天与地》都是彩色的。无论选用哪种导演都会根据色彩或者光线表现电影，改过来就失去了导演当时的表现手法。
2，只能改胶片，这个需要技术，普通人做不了。而且据我所知没有那部黑白电影被改成过彩色的，绝对没有！只有修复那些年代太久色彩不好的电影，所以叫“修复版”
3，给你一个简单的例子：如果黑白能改成彩色的 ，而且改出来效果比黑白的确实好，那么卓别林的所有黑白电影早就被改成彩色的了，还用几十年后你提出来。你去市场找找卓别林的电影，看能不能找到一部黑白改成彩色的？！
E. 老电影效果图怎么做
很简单！！
把胶片往水泥地上磨几次就OK了
《公民凯恩》就是这样拍的
《刑房》也作的这种效果 不过更细致些
F. 这种像外国老电影的色调怎么PS
PS？ 你调出rgb曲线来，然后拖动曲线，直到是你满意的调就OK
G. 怎么做出那种 老电影画面，颗粒的质感那种premiere能做么还是有什么软件
用vegas最简单，自带的老电影风格，pr当然也能做插件、调色、好多方法。没有vv的简单。
H. DeOldify 老电影上色软件有会安装在上的人吗可以给远程安装下，可以给红包
出门在外，是不是才觉得妈妈的唠叨分外可爱又令人怀念。母亲节到了，翻箱倒柜想找出一张妈妈的老照片，却因为早已泛黄褪色而触碰不到回忆的信号，记不得哪年哪月哪天，找不回那条曾经以为可以一直走都走不到尽头的童年街巷。弯弯的月亮，摇在手里的蒲扇，是回不去的流逝光阴，但能不能至少将这些回忆镌刻在相片，然后紧紧攥在手里？
最近图像修复大火，从网友们用小程序“你我当年”一键修复老照片到GitHub上的热门项目“用机器学习给黑白照片上色”，我们似乎找到一个保存记忆的良方。
GitHub上给老照片上色的一个项目：DeOldify
岁月从墙上剥落，小时候牵着妈妈的手哭着闹着要买的那根冰棍，你还记得它的颜色吗？用DeOldify给黑白照片上色，尝试拼凑出曾经的家庭生活的欢乐色彩，也找回曾经的家庭时光的温度。
感恩节的回忆（1911年）
Lemuel Smith夫妇和年幼的孩子们在农场的家庭时光（1941年）
假如母爱有颜色，假如思念有形状，它不应该是黑白而模糊的。回忆应该是在明朗的月光下，沿着夏夜的风爬上家门口的梧桐，然后轻轻敲打我的窗台。
给老电影《黑暗中的舞者》上色
《黑暗中的舞者》讲述一个母亲来到美国为了治愈失明的13岁儿子，甘愿自己被捕入狱，并且最后被判死刑。当死亡就在眼前时，巨大的恐惧和强烈的求生欲让她嘶叫嚎哭，只有朋友告诉她儿子手术成功，不会失明时，才让她镇定下来，惊恐无助的女孩又回归成为了从容的母亲。是非常适合母亲节观看的一部影片。
这是影片最后行刑前比约克对儿子说的话：
“亲爱的儿子俊，别害怕，我从不孤单，这不是最后一首歌，没有小提琴，合唱团那么安静，没人转圈。这是倒数第二首歌，记得我说过的话，把面包包好，把床铺好。”
大火的小程序“你我当年”
网友用小程序“你我当年”还原女星模糊照片后的美貌：
林青霞修复后的照片
我的妈妈可能有点普通，有时候还有点市侩。我们说“为母则刚”，但她当年也只是一个被捧在手心里的小公主。快拿妈妈年轻时候的照片也试一下，看一看她当年的风采。
图像修复技术一览AI修复官：记忆不再模糊
“你我当年”运用主要是CNN、GAN等AI技术，即卷积神经网络和生成式对抗网络”，让人想到美图秀秀的一键磨皮，它们虽然都利用了卷积神经网络，但二者并不一样。美颜软件中常见的磨皮功能是做减法，将照片去掉细节，做模糊处理。常用的磨皮算法包括均值模糊、高斯模糊、中值滤波等，它们的去噪效果好，但视觉效果差。而你我当年是做加法，可以自动补充细节，即利用AI算法替代图像中缺失或者损坏的数据。
AI修复的大小S照片在网上引起惊叹
图像修复一般用“扩散”的方法来处理，这种方法将局部结构应用到其他部分。或者用“示例”的方法，每一次构建缺失部分的一个像素点（块）保持和周围像素点的一致性。但是当缺失部分很大时，这些方法会失效，因此就需要运用机器学习。由一个高阶模型提供补充的信息，例如深度神经网络。
深度神经网络使用监督图像分类，在监督图像分类中，每个图像都有一个特定的标签，神经网络通过一连串的基本操作运算来学习图像到标签之间的映射。通过输入学习大量的数据集（数百万张带有成千个的标签的图像），神经网络可以实现准确的分类，实施一个判别式预训练的神经网络来指导图像重建。
原理类似训练一个机器人，让其对缺失信息很多的图进行“脑补”；同时找来一个“鉴定师”提出意见，让机器不断钻研，双方不断提升。
AI上色师：老照片重见光彩
同样地，训练有素的AI可以学会上色，生成对抗网络的本质还是学习损失函数。通过先对照片进行图像分割，AI可以区分出标志性物体，认出图像中的各种元素，比如树木、天空、人脸、服装……在输入大量包含常见场景和人物的图片后，AI会自动学习和记忆这些关键信息的颜色，比如树叶是绿色、人脸是肤色等。因此，它可以很快开始对黑白照片里的场景进行彩色化，填补缺失色彩。
而更进一步地，AI正在逐步从静态照片进军动态效果，近日，在Facebook的F8大会上，一个名为Jason Antic软件工程师展示了用DeOldify为老电影上色，效果非常惊艳。
电影《Reefer Madness》1936
DeOldify的深度学习模型借鉴了当前多种主流技术方法，包括：自注意生成对抗网络（Self-Attention Generative Adversarial Network）、两个时间尺度更新规则（Two Time-Scale Update Rule）以及最重要的——NoGAN——他开发的一种新型GAN训练模型，用来解决之前DeOldify模型中出现的一些关键问题。NoGAN训练结合了GAN训练的优点（绚烂的色彩），并消除了一些副作用（如视频中闪烁的物体）。
GitHub地址：
https://github.com/jantic/DeOldify/blob/master/README.md
上色体验地址：https://colorize.cc/
话说回来，今天母亲节，给妈妈打个电话，然后把妈妈的画像牢牢印在脑海吧。当然照片只是辅助，有些事还是要握在手心，刻在心头。
I. pr如何制作老电影的风格。
1、打开视频加特效软件，选择“编辑”选项下的一个“文件夹”按钮导入准备好的视频文件，如下图：
2、再将导入的视频再用鼠标将其拖动到视频轨上。
3、接下来，选择“视频滤镜”中的“老电影”效果，将它拖曳添加到时间轴的视频上。
4、编辑好了，可以导出视频了。选择“分享”-“创建视频文件”，输出的视频选项也有很多，可按个人需求来选择。
5、接下来的时间就需要耐心的等待啦，软件会自动渲染导出视频的，也会有渲染进
J. 红色经典老电影高清修复是彩色的吗
红色经典老电影经过高清修复之后，是彩色的，会呈现出彩色的电影效果