Koloryzacja historii – nowe życie polskiego dziedzictwa filmowego
Nasz projekt przywraca blask archiwalnym materiałom filmowym, łącząc zaawansowaną technologię AI z pasją do zachowania dziedzictwa kulturowego. Dzięki nowoczesnym metodom koloryzacji ożywiamy obrazy przeszłości, czyniąc je bardziej przystępnymi i atrakcyjnymi dla współczesnych odbiorców. Odkrywaj historię na nowo – w kolorze!
Problemy związane z koloryzacją materiałów archiwalnych
Koloryzacja materiałów archiwalnych, szczególnie tych o historycznym znaczeniu, wiąże się z licznymi wyzwaniami technicznymi, artystycznymi i etycznymi. Poniżej omówiono najważniejsze problemy, uwzględniając zarówno ogólne trudności związane z koloryzacją, jak i specyficzne aspekty wynikające z doświadczeń naszej firmy.
Ogólne problemy związane z koloryzacją:
- Brak danych o oryginalnych kolorach
Modele AI używane do koloryzacji opierają się na statystycznych analizach współczesnych obrazów i nie mają wiedzy o historycznych detalach. To oznacza, że mogą nie rozpoznawać specyficznych elementów historycznych, takich jak mundury, oznaczenia, architektura czy materiały charakterystyczne dla danego okresu. Kolory często są “zgadywane”, co może prowadzić do nieścisłości, a w przypadku materiałów historycznych - nawet do zniekształcenia ich znaczenia. - Interpretacja estetyczna
Koloryzacja to nie tylko technika, ale również forma interpretacji. Decyzje o wyborze kolorów mogą być subiektywne, co budzi pytania o autentyczność i etykę – czy koloryzowany materiał nadal wiernie oddaje rzeczywistość epoki? - Wymóg stabilizacji i rekonstrukcji przed koloryzacją
Większość specjalistów zgadza się, że koloryzacja ma sens, gdy materiał został wcześniej poddany cyfrowej rekonstrukcji i stabilizacji. Bez tego jakość końcowego obrazu może być niska, co szczególnie utrudnia oglądanie w dzisiejszych standardach HD lub 4K. - Koszty i czasochłonność
Choć AI przyspiesza proces koloryzacji, nadal wymaga on czasu na ręczne poprawki, walidację i konsultacje eksperckie. W przypadku dużych archiwów koszty mogą być znaczące.
Problemy specyficzne dla naszej firmy i materiałów:
- Niska jakość źródeł
Nasze archiwalne materiały były dostarczane na taśmach Betacam SP w standardzie PAL (rozdzielczość SD), co już samo w sobie stanowi wyzwanie. Uszkodzenia takie jak dropy, przycierki, mory, przesunięcia kolorów i inne artefakty powodują, że AI może błędnie interpretować obraz, a koloryzacja takich fragmentów jest szczególnie trudna. - Uszkodzenia materiałów czarno-białych i kolorowych
Zarówno materiały czarno-białe, jak i kolorowe charakteryzują się dużymi uszkodzeniami. W przypadku czarno-białych nagrań brak detali sprawia, że AI ma problem z “domyślaniem się” struktury i tonalności, co może skutkować artefaktami w procesie koloryzacji. - Dwie filozofie podejścia do koloryzacji
- Zbliżenie do współczesnych standardów: Wymaga pełnej stabilizacji, rekonstrukcji obrazu i eliminacji uszkodzeń. To podejście pozwala tworzyć materiały bliskie współczesnym produkcjom, ale jest czasochłonne i kosztowne.
- Zachowanie archaicznego wyglądu: Polega na zaakceptowaniu “niedoskonałości” materiałów archiwalnych i dodaniu koloru w sposób delikatny, bez rekonstrukcji obrazu. Takie podejście pozwala zachować historyczny charakter nagrań i jednocześnie uczynić je bardziej przystępnymi dla widzów. Jest to szybsze i bardziej ekonomiczne rozwiązanie, ale wymaga kompromisu estetycznego.
Największy problem AI w koloryzacji materiałów historycznych
Modele sztucznej inteligencji są trenowane na współczesnych zbiorach obrazów i nie rozumieją kontekstu historycznego ani detali specyficznych dla danej epoki. Mogą nieprawidłowo rozpoznać lub zakwalifikować elementy obrazu (np. mundury wojskowe, flagi i sztandary, tkaniny czy budynki) i przypisać im niewłaściwe kolory. Na przykład, sztuczna inteligencja może nadać współczesny odcień odzieży czy roślinności, co zaburza autentyczność historyczną.
Rozwiązaniem tego problemu może być wprowadzenie konsultacji z historykami lub ekspertami zajmującymi się danym okresem, a także ręczna korekta błędów AI. Niemniej, takie podejście zwiększa czas realizacji projektu i wymaga dodatkowych zasobów.
Wyzwania i perspektywy
Koloryzacja materiałów historycznych to skomplikowany proces, który wymaga nie tylko zaawansowanej technologii, ale również współpracy między specjalistami z różnych dziedzin. Kluczowe będzie znalezienie równowagi między jakością, autentycznością a ekonomią procesu, by zachować istotę archiwaliów, a jednocześnie uczynić je bardziej dostępnymi i atrakcyjnymi dla współczesnych odbiorców.
Opis działania aplikacji z uwzględnieniem wszystkich trybów koloryzacji
Tryb 1: Automatyczna koloryzacja
- Analiza wstępna przez AI:
- Materiał wideo lub klatki są analizowane przez pierwszy model AI.
- AI generuje automatyczny prompt tekstowy, opisujący scenę (np. „young soldiers in uniform, indoors, warm light, historical setting”).
- Generowanie promptu obrazkowego:
- Na podstawie promptu tekstowego tworzony jest prompt obrazkowy, który służy jako wzór kolorystyczny do koloryzacji całego ujęcia.
- Proces ten jest w pełni automatyczny i działa jako punkt wyjścia dla dalszych prac.
Tryb 2: Wybór spośród wariantów
- Jeśli efekty automatycznej koloryzacji są niezadowalające, system pozwala na:
- Wygenerowanie do 20 alternatywnych wariantów promptów tekstowych.
- Każdy tekstowy prompt jest następnie zamieniany w prompt obrazkowy, który można obejrzeć i porównać w panelu.
- Użytkownik wybiera najbardziej odpowiedni prompt obrazkowy do dalszej koloryzacji materiału.
Tryb 3: Ręczna edycja promptu obrazkowego
- Użytkownik może ręcznie poprawić prompt obrazkowy, korzystając z narzędzia edycji dostępnego po prawej stronie interfejsu:
- Modyfikatory pędzla:
- Tryby mieszania: „source over”, „hue”, „saturation”, „color”, „luminosity”.
- Wielkość pędzla: precyzyjna kontrola nad obszarem edycji.
- Kolor pędzla: wybór barwy dla dostosowania wybranych elementów sceny.
- Umożliwia to poprawienie błędów AI lub dopasowanie kolorów do specyficznych wymagań estetycznych.
- Modyfikatory pędzla:
Tryb 4: Ręczne pisanie promptów tekstowych
- Najbardziej zaawansowana metoda, która często daje najlepsze rezultaty w pracy z AI.
- Użytkownik samodzielnie tworzy szczegółowe opisy scen w formie promptów tekstowych.
- System AI przekształca te opisy w kolorystyczne sugestie, które następnie mogą być zastosowane do materiału.
Proces koloryzacji w praktyce
- Start od automatyzacji: Użytkownik uruchamia koloryzację automatyczną, aby stworzyć bazowy efekt.
- Ewentualne korekty: W razie potrzeby wybiera alternatywne prompty lub poprawia je ręcznie.
- Personalizacja: W zaawansowanych przypadkach samodzielnie pisze prompty, aby osiągnąć oczekiwany efekt wizualny.
Dzięki wielowarstwowej strukturze pracy aplikacja pozwala dostosować proces koloryzacji do specyficznych potrzeb projektu, co szczególnie sprawdza się przy trudnych materiałach archiwalnych.
Opis metody koloryzacji flag i symboli narodowych w archiwalnych materiałach wideo
Koloryzacja flag i symboli narodowych stanowi jedno z największych wyzwań w procesie koloryzacji materiałów archiwalnych. Sztuczne inteligencje, na obecnym etapie rozwoju, nie są wystarczająco przeszkolone, by rozpoznawać i poprawnie kolorować detale takie jak flagi, insygnia czy symbole narodowe. Aby obejść te ograniczenia, w projekcie stosowana jest poniższa, wieloetapowa metoda:
Kroki procesu koloryzacji flag i symboli narodowych
1. Koloryzacja podstawowa całego ujęcia
- AI koloruje całość obrazu na podstawie automatycznie wygenerowanego promptu.
- W rezultacie flaga lub symbol narodowy często zostają nieprawidłowo pokolorowane (np. zły układ barw lub nieodpowiedni odcień).
2. Przygotowanie klipów: Background i Foreground
- Background:
- To pokolorowany klip, w którym całość ujęcia, poza flagą, jest poprawnie odwzorowana.
- Klip ten jest zapisywany w katalogu background w aplikacji.
- Foreground:
- Generowany jest nowy klip, w którym kolorystyka jest dopasowana specjalnie pod kątem flagi lub symbolu narodowego.
- Najczęściej kolory w pozostałych częściach ujęcia (tło, postacie) są w tym przypadku nieodpowiednie.
- Klip ten jest zapisywany w katalogu foreground.
3. Łączenie klipów z wykorzystaniem maski
- W specjalistycznym oprogramowaniu, takim jak After Effects, DaVinci Resolve lub w dedykowanym narzędziu AI, tworzona jest maska pomiędzy klipami z foreground i background.
- Maska pozwala połączyć oba klipy w taki sposób, by:
- Flaga i symbol narodowy pochodziły z klipu foreground.
- Pozostałe elementy obrazu pochodziły z klipu background.
4. Korekcja końcowa
- Po połączeniu klipów przeprowadzana jest ostateczna korekcja kolorystyczna, aby zapewnić spójność barw i estetykę całego ujęcia.
Zalety tej metody
- Pozwala zachować historyczną dokładność kolorów flag i symboli narodowych.
- Minimalizuje konieczność ręcznego poprawiania dużych obszarów obrazu.
- Wspiera osiągnięcie profesjonalnej jakości końcowej materiału, szczególnie w materiałach dokumentalnych.
Wyzwania i ograniczenia
- Czasochłonność: Proces wymaga wielu etapów, w tym przełączania się między aplikacjami i ręcznego maskowania.
- Precyzja maski: Wymaga wysokiej dokładności w tworzeniu maski, zwłaszcza jeśli flaga lub symbol znajduje się w ruchu.
- Ograniczenia AI: Sztuczna inteligencja może generować błędne kolory, co wprowadza konieczność eksperymentowania z wieloma wariantami promptów.
Pomimo wyzwań, opisana metoda stanowi obecnie najlepszy sposób na dokładne i historycznie wierne pokolorowanie flag i symboli narodowych w archiwalnych materiałach wideo.