外婆家的旧相册与计算机视觉

上周回鼓楼的老房子帮外婆整理换季的衣服。

樟木箱的锁锈了,我找了半天钥匙,咔哒一声开的时候,扑面而来的樟木味呛得我打了个喷嚏。

最上面是两床叠得整整齐齐的绸缎被面,大红色的,绣着鸳鸯,是外婆1962年嫁过来的时候带的陪嫁。压在被面下面的,是一摞用牛皮纸包得严严实实的东西。

我拆开来,是照片。

数了数,一百三十七张。

全是拍坏的废片。

压在樟木箱最底层的废片

有1978年外婆在长江大桥上拍的,因为风太大,头发糊了满脸,整个脸都被挡得只剩个下巴。有1987年单位组织去鼋头渚春游的,她抱着刚满半岁的我妈,手抖得厉害,整张照片都是虚的,连我妈穿的老虎头鞋都只能看出来个大概的形状。还有1999年她退休那天的集体照,站在最边上的她被前面的男同事挡了半拉身子,只剩个肩膀露在外面。

以前外婆总说,那时候胶卷贵啊,一卷三十六张,要花掉小半个月的菜钱,拍坏了的照片舍不得扔,就攒着,攒了快四十年,攒了满满一摞。

我拿着最虚的那张鼋头渚的照片,指尖蹭到相纸的边角,已经脆得快要掉渣了。

1980年代家庭胶卷废片堆叠在樟木箱上
1980年代家庭胶卷废片堆叠在樟木箱上

我突然想起上周路过小区门口的便民服务点,那个摆个折叠桌放个平板的小伙子。

小区门口的便民修复摊

小伙子是软件大道出来的,前几年在互联网公司做算法,去年辞了职,说天天对着几万张标注图片,做得眼睛都快瞎了,想做点跟人打交道的事。他的摊子旁边立个硬纸板,写着老照片修复,五块钱一张。

一开始我以为是那种老派的修图,要对着PS一笔一笔涂,结果他说不用,靠的是计算机视觉的预训练模型,只要把照片扫进去,几秒钟就能出结果。

我半信半疑,把那张鼋头渚的废片对着平板拍了照。

真的是几秒钟。

屏幕上的虚乎乎的色块突然就清晰了。外婆的眉眼从一片模糊里浮出来,扎着的麻花辫上绑着个正红色的塑料头绳,我妈怀里抱着的老虎头鞋,鞋尖上绣的黑眼睛都看得清清楚楚。

我盯着屏幕愣了半天。

那个红塑料头绳,我之前完全忘了。外婆跟我提过好多次,说那是她攒了三个月的鸡蛋钱买的,那天春游特意扎上的。我之前总以为这些话她就是随口说说,根本没往心里去,结果算法把这个细节给捞出来了。

便民摊点平板显示的老照片计算机视觉修复前后对比图
便民摊点平板显示的老照片计算机视觉修复前后对比图

小伙子笑着跟我唠,说这个模型之前喂了几百万张从各个老照相馆收来的同年代照片,知道八十年代的人普遍穿什么料子的衣服,扎什么样的辫子,甚至知道那时候的相纸偏黄的色调是什么样的,所以补出来的东西不像以前那种修图软件,给人补个网红尖下巴,假得很。

当然也有闹笑话的时候。上次有个阿姨拿了张1995年在新街口拍的照片,模型给背景里路过的骑自行车的人补了个现在常见的共享单车站的头盔,小伙子挠着头说,这是模型的”幻觉”,训练的时候见太多现在的街景了,没把年代分清楚,得手动把那一小块抹掉。

没被修进去的那半拉影子

没被修进去的那半拉影子
没被修进去的那半拉影子

我把所有废片都拷给了小伙子,一共一百三十七张,他收了我六十块钱,说给我打个折。

过了三天他把修好的照片给我,我打印出来拿给外婆看。

外婆戴着老花镜,凑着台灯看了快半小时。看到那张1999年的退休集体照的时候,她用手指点了点屏幕上补出来的她的肩膀,笑着说,不对。

我凑过去看,模型给她补的是一件灰蓝色的衬衫。

外婆说,那天我穿的是藏青色的的确良衬衫,袖口还磨了个洞,我自己缝了个小布贴上去的。

小伙子站在旁边挠头,说他确实不知道这个细节,模型只能根据她周围同事的衬衫颜色,猜了个最接近的色调,确实错了。

外婆摆摆手,说没事,我自己记得就行。

风从阳台吹过来,把桌上的照片吹得哗啦响。

我后来把修好的所有照片都存了个移动硬盘,放在樟木箱里,跟原来的废片放在一起。有时候我就在想,以前总听人说计算机视觉是多么高大上的技术,是能做自动驾驶,能做工业检测的硬科技,结果落到我外婆的樟木箱里,它就只是个帮她把四十年前拍糊的照片捞清楚的工具而已。

它能把模糊的脸变清晰,能把挡着的身子补出来,能把相纸上面的划痕、黄渍都擦干净,但是它补不出来外婆那天为什么站在集体照的最边上——因为那时候她刚评上单位的先进工作者,不好意思站在C位,攥着奖状的手紧张得把纸边都捏皱了。它也不知道那个藏青色衬衫上的小布贴,是她用我妈小时候穿的旧衣服剪出来的碎布缝的。

上周我再路过那个便民摊,小伙子不在,折叠桌上面贴了个A4纸,字写得歪歪扭扭的,说他把自己做的老照片修复小模型开源了,小区里的老人不用跑过来,在家用手机就能上传照片修复,不收钱。

风把A4纸的边角吹得翘起来。

我站在原地想了半天。

以前我们总说,技术的进步是把人从什么里面解放出来,但是落到普通人的日子里,它根本没那么宏大。它就是帮你把那些差点被遗忘的、模糊的、脆得快要碎掉的记忆,好好托住而已。

当然也有托不住的部分。

那些没被模型看见的细节,就只能我们自己记着了。

作者|大讲堂

排版|大讲堂

审核|满满

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