AA bidezko bideo-birmasterizazioa: nola funtzionatzen du eta zer emaitza espero

1. Zer da AA bidezko birmasterizazioa?

Adimen artifizialarekin birmasterizazioa ikasketa sakoneko (deep learning) ereduak digitalizetatutako bideo grabazio bati aplikatzea da, bere kalitatea automatikoki eta modu adimentsu batean hobetzeko. Prozesua jatorrizko zintatik hartutako fitxategi digitaletik abiatzen da eta prozesamendu neuronal etapa ugariren mende jartzen da.

Foku-iragazki soil bat edo kolore-zuzentzaile automatiko bat ez bezala, AAk fotograma bakoitza bere testuinguruan aztertzen du: aurpegiak, texturak, ertzak eta patroiak identifikatzen ditu, eta jatorrizko formatu analogikoak erregistratu ezin zuen informazio bisuala berreraikitzen du. Emaitza ez da asmakizuna: bereizmen handiko irudiak nolakoak diren sare neuronalak ikasitakoan oinarritutako berreraikuntza estatistikoa da.

Hardwarean (azken belaunaldiko GPUak) eta sare neuronal arkitekturetan (transformers, difusioa) izandako aurrerapenek prozesamendu hau denbora arrazoizkoan eta duela bost urte zientzia-fikzioa irudituko liratekeen emaitzekin egitea ahalbidetu dute.

2. Nola funtzionatzen du: prozesuaren faseak

AA bidezko birmasterizazioaren lan-fluxua hainbat fasez osatuta dago, bakoitza eredu espezializatuek exekutatzen dutena:

1. fasea: Egonkortzea

Grabazio analogikoek nahi ez den mugimendua erakusten dute: kameraren dardara, erreproduzitzailearen mekanismoaren bibrazioak eta tracking gorabehera. AA eredu batek fotograma jarraien arteko mugimendua aztertzen du eta irudia gehiegi moztu gabe egonkortzen duten zuzenketak aplikatzen ditu.

2. fasea: Zarata kentzea (denoising)

Zarata elektronikoa bideo analogikoetako artefakturik ikusgarriena da: pikorta, ausazko kolore-puntuak, banda horizontalak. Denoising ereduek zarata eta benetako xehetasuna bereizten dute, lehenengoa kentzen bigarrena suntsitu gabe. Eragin bisual handiena duen fasea da.

3. fasea: Eskalatzea (super-resolution)

VHSak 240 lerro horizontal inguruko bereizmen eraginkorra du (320×240 pixel baino gutxiagoren baliokidea). Super-bereizmen ereduek pixel koherente gehigarriak sortzen dituzte irudia 1080p, 2K edo 4K-ra eskalatzeko. Ez da luzapen hutsa: AAk ertzak, texturak eta aurpegi-xehetasunak modu sinesgarrian berreraikitzen ditu.

4. fasea: Kolore-zuzenketa

Zinta analogikoen koloreak denborarekin degradatzen dira: kolore-dominanteak, zuri horixkak, beltz ahulduak. AAk banaketa kromatikoa aztertzen du eta garaiko estetika mantenduz tonu naturalak berreskuratzen dituzten zuzenketak aplikatzen ditu.

5. fasea: Audio hobekuntza

Audio prozesatzeko ereduek atzeko zarata (hiss) kentzen dute, zurrumurru elektrikoa (hum) murrizten dute eta ahotsen ulergarritasuna hobetzen dute. Sistema aurreratu batzuek pistak (ahotsa, musika, ingurune-zarata) banatu eta berrorekatu ere egin ditzakete.

3. Benetako emaitzak: zer espero

Emaitzak jatorrizko materialaren kalitatearen eta formatuaren arabera aldatzen dira. Hauek dira egoerarik ohikoenak:

• •VHS egoera onean: hobekuntza ikusgarria. Zarata ia erabat desagertzen da, aurpegiek definizioa irabazten dute, koloreak natural bihurtzen dira. Jatorrizkoaren eta birmasterizatuaren arteko aldea berehala nabaritzen da.
• •VHS hondatua: hobekuntza nabarmena baina mugekin. AAk artefaktuak murriztu eta argitasuna hobetu dezake, baina erabat galdu den informazioa ezin du berreskuratu (dropout guneak, tracking barrak).
• •Hi8 / S-VHS: abiapuntuko bereizmen handiagoa izanik, AA bidezko eskalatzeak emaitza are ikusgarriagoak sortzen ditu. Birmasterizatutako Hi8 grabazioak ekipo modernoekin filmatu bezala gera daitezke.
• •Betacam SP: kalitate analogiko handieneko formatu profesionalak izugarri irabazten du eskalatzearekin. Emaitza gaur egungo emisio-kalitatea lor dezake.

4. Teknologiaren mugak

Garrantzitsua da itxaropen errealistak izatea. AA bidezko birmasterizazioa ez da magia, batzuetan halakoa badirudi ere:

• •Ez du existitzen ez den informaziorik sortzen: fotograma baten gune bat erabat suntsituta badago (dropout), AAk hurbilpen batekin bete dezake, baina ez benetako edukiarekin.
• •Oso urruneko edo lausotutako aurpegiak: aurpegi-berreraikuntza ondo funtzionatzen du tamaina ertaineko aurpegiekin, baina aurpegiak jatorrizkoan pixel oso gutxi hartzen baditu, emaitza hurbilpen generikoa izango da.
• •Mugimendu azkarra: mugimendu handiko eszenek artefaktu tenporalak (ghosting) aurkeztu ditzakete AA eredu batzuetan.
• •Ez du harrera on bat ordezten: birmasterizazioak fitxategi digitalaren gainean funtzionatzen du. Jatorrizko kaptura txarra bada (TBC-rik gabe, gehiegizko konpresioarekin), AAk gutxiago du lantzeko.

5. AA vs. ohiko prozesazhendua

Ohiko bideo-prozesamenduak algoritmo deterministak erabiltzen ditu: foku-iragazkiak (unsharp mask), atalasearen arabera zarata murrizketa, eskalatze bikubiko edo Lanczos. Metodo hauek eraginkorrak dira baina mugatuak:

6. Noiz merezi du birmasterizatzea?

AA bidezko birmasterizazioa bereziki gomendagarria da kasu hauetan:

• •Une errepikaezinetako familiako grabazioak (ezteiak, jaiotza, bidaiak) pantaila modernoetan gozatu nahi direnak.
• •Egungo ekoizpenetan berrerabiliko den material profesionala edo instituzionala.
• •Epe luzeko kontserbaziorako bideratutako ikus-entzunezko funts historikoak.
• •Edukiak balio emozional, historiko edo dokumentu esanguratsua duen edozein grabazio.

Videoconversion Digital Lab adimen artifizialarekin birmasterizazioa partikular eta erakundeentzat zerbitzu eskuragarri moduan eskaini duen lehen ikus-entzunezko digitalizazio-enpresa izan zen. Bere Bartzelonako taldeak garatutako teknologiarekin eta 22 urtetan +420.000 zinta baino gehiago prozesatuta, birmasterizazio-zerbitzuak digitalizazioaren oinarrizko prezioaren gaineko %50eko kostu gehigarria du. Digitalizazioarekin batera eskatu daiteke edo aurretik digitalizatutako fitxategiei geroago aplikatu.