Denis Shiryaev是一位来自格但斯克（Gdańsk）的IT专家，他利用神经网络恢复复古视频，并助其成为新潮流。

在Shiryaev借助AI增强的复古视频火爆全网后，他创建了一家专门翻新老视频的公司。没过多久，那些想要翻新旧视频的人也可以借助神经网络来实现了。

而这一切都源于这位现居波兰格但斯克（Gdańsk）的俄罗斯企业家的一篇博客。

“几年之前，我开始写机器学习相关的博客，并尝试用不同的算法深入了解机器学习。” 随后，Shiryaev便创立了以网址为neural.love而被人津津乐道的一家公司。Shiryaev说道，“我做了很多很傻却很有趣的尝试，例如，用神经网络创作音乐，对聊天机器人进行图灵测试。”

8个月前，Shiryaev拿一部从YouTube上找到的复古微电影进行了AI实验。这部电影讲述的是1896年一列抵达法国某小镇的火车。Shiryaev使用开源软件和AI模型将影片的分辨率提升至4K，并通过把帧数从15帧调整到60帧，来解决这部老电影的卡顿问题。

谈及这部电影时，Shiryaev表示，“某天晚上，我把修复好的复古微电影传到了网上。一觉醒来，这部电影已经累计了100万的点击量，占据Reddit的首页。我的邮箱里全是来自Facebook和LinkedIn的简讯。”

Shiryaev不想成为昙花一心的网络红人，于是开始寻找并制作更多老电影。他将这些电影在不断扩展的AI模型工作流程进行“打磨”，包括利用DeOldify来增加色彩和其它开源算法祛除噪音。

这些老电影持续火爆，他的邮箱源源不断的收到各种反馈。

荷兰一家媒体邀请他帮助修复关于阿姆斯特丹的老电影、莫斯科地铁的显示屏上播放着他修复的关于俄罗斯首都的复古电影。波兰纪录片制作人也曾上门拜访他。

连美国也打来了“越洋”电话——美国公共电视台（PBS）向他求助为妇女投票权纪录片的素材进行修复。

Elizabeth Peck，neural.love 五人团队中的业务发展经理说道，“公司有一名专业的调色师来处理静态图像。但是即使数码绘画技术有了提升，给胶片上色仍然需要花很长时间。”

6000“倍速”：NVIDIA RTX大幅提升AI工作效率

之后，Shiryaev和团队对显卡进行了一次升级，使用最新的NVIDIA RTX 6000 GPU。RTX 6000 GPU处理一段60分钟的视频比以往用其它显卡处理1分半钟的素材还快。

RTX还能在8小时内训练团队定制的AI模型，而在之前的GPU上则需要一周的时间。

Shiryaev感叹道，“这张显卡太炫酷了！这足以说明一个匹配的硬件是多么重要。”

云上AI电影剪辑师

最近，Shiryaev的团队在研究如何为消费者提供公共云上的闪图服务。在线自助式AI视频编辑器可以帮助任何人数字拷贝一份他们闲置已久的老式VHS磁带或Super8胶卷。

Peck解释道，“大家发来了许多感人的视频。有的记录了父亲在世的最后时光，有的是他们十几岁时参加Michael Jackson演唱会的现场片段。看得出，大家对我们所做的事情很感兴趣。”

不过项目还在初期，Shiryaev预计距推出测试版服务还需要几个月的时间。

与此同时，neural.love还未计划进行风险投资。Shiryaev表示，“在我们确认市场前景和推出产品前，我们不会进行融资。”