Youtuber restaura 21 filmes de 1895 a 1902 com técnicas de IA

Técnicas de inteligência artificial aplicadas em filmagens dos irmãos Lumière, considerados os pais do cinema, deram origem a uma restauração de conteúdo sem precedentes disponibilizada no YouTube no último domingo (3). Denis Shiryaev, responsável pela iniciativa, se valeu de métodos de machine learning para colorir e otimizar uma coleção de 21 obras dos pioneiros da sétima arte, datadas de 1895 a 1902.

Para tornar o projeto possível, Shiryaev, primeiramente, utilizou um algoritmo desenvolvido por sua empresa, o Neural Love, removendo, com ele, quadros duplicados e restaurando a taxa original dos filmes – uma etapa crucial para a manutenção do efeito fluido após a transição para 60 frames por segundo, de acordo com ele.

Depois disso, complementa, foi preciso estabilizar as capturas e remover ruídos nos pontos necessários, além de corrigir danos eventuais. Redes neurais, por sua vez, aumentaram cada quadro para a resolução de 4K, geraram mais quadros até tudo atingir 60 fps e restauraram uma velocidade de reprodução realista.

Já nas etapas finais, Denis coloriu os materiais, adicionou detalhes aos rostos com um algoritmo baseado em rede adversária generativa e inseriu novos sons, que "não são reais", indica.

"Em certos pontos, fiz um péssimo trabalho. Ainda assim, gosto muito de, por exemplo, olhar para um cachorro na tela e, quando ele começa a latir, sentir que estou realmente dentro do ambiente."

Arte e entretenimento

Nem todo mundo aprova a remasterização. Pesquisadores temem que tais ações criem imagens distorcidas do passado e prejudiquem as escolhas dos autores originais, removendo, inclusive, elementos característicos das épocas das obras.

Shiryaev, entretanto, se defende, dizendo que seu objetivo é apenas artístico e direcionado ao entretenimento, ainda que historicamente equivocado. Ele também não deixa de ressaltar limitações tecnológicas, mesmo com tantos avanços.

"As redes neurais só podem adivinhar cores quando estamos fazendo colorização, gerar novos pixels quando estamos fazendo um upscale e montar rostos quando trabalhamos com alguma restauração facial", finaliza, revelando o passo a passo do processo.