近日，南京理工大学计算机科学与工程学院师生团队依托前沿人工智能大模型技术，对《地雷战》《铁道游击队》两部经典黑白抗战影片的重点片段展开高清彩色化修复。这项技术实践不仅让尘封的红色抗战影像重焕生机，更以现代科技为纽带，搭建起历史与当下的对话桥梁，让伟大抗战精神在数字时代实现新的传承。
经典永流传：黑白影像里的全民抗战史诗
《地雷战》与《铁道游击队》两部经典红色影片，均取材自真实抗战历史，是全民抗战精神的生动缩影。其中，《地雷战》取材于1940 年胶东军民的抗战历程。彼时日寇入侵胶东，面对物资极度匮乏的困境，当地群众秉持 “没有枪，没有炮，我们自己造” 的信念，创新研制出石雷、连环雷等三十余种土地雷，以灵活战术打击了侵华日军的嚣张气焰，影片中“不见鬼子不挂弦儿” 等经典台词与场景，成为一代人的电影记忆。
《铁道游击队》则聚焦 1938 年鲁南铁路沿线的抗战故事。煤矿工人、铁路工人与农民组建起行踪不定的“飞虎队”。他们凭借过人胆识与智慧，扒飞车、夺物资、破铁路、炸桥梁，如同尖刀般精准插入日军交通命脉，有效阻击了敌人的运输与军事行动。影片主题曲 “西边的太阳快要落山了，微山湖上静悄悄……”更是传唱至今，成为红色旋律的经典代表。
科技赋新能：AI 技术破解历史影像修复难题
受20世纪50年代电影拍摄技术的限制，两部影片的原始黑白影像存在分辨率低、噪声多、细节模糊等问题，难以满足当代观众对历史影像的观看需求。为让经典重生，南理工计算机科学与工程学院唐金辉、潘金山教授团队，在国家自然科学基金重点项目的支持下，凭借在视频增强与着色方向形成的长期而系统的技术积累，为影片修复制定了系统性方案。
修复工作分两步推进：团队引入多模态视觉大模型，结合扩散模型（DiffusionModels）的强大视觉先验，对黑白影像进行重建。一方面通过扩散模型在大规模自然图像上积累的学习经验，补全树木枝叶、军装褶皱等破损或模糊的细节；另一方面以扩散模型生成先验约束，去除图像噪声与划痕，让画面更显纯净，同时最大程度保留历史影像的原始风貌。
在画质增强基础上，团队进一步采用深度时空特征传播方法进行视频着色。该方法的“记忆机制”可将关键帧的颜色信息精准传播到临近帧，确保色彩的一致性与稳定性；结合深度学习的时空建模能力，即便在影片运动场景中，色彩过渡也能保持自然流畅。对比某视频网站公开的修复上色效果，南理工团队修复的画面在质量、颜色准确性上实现质的提升，显著缓解了行业普遍关注的颜色闪烁问题，并提升了色彩稳定性。
青春承信仰：实景研学让抗战精神入脑入心
为让技术修复与精神传承深度融合，南京理工大学计算机科学与工程学院将此次实践作为传承伟大抗战精神的“鲜活大思政课”。本次学生实践团队主体为“00 后”乃至“05 后”，多数成员此前未观看过《地雷战》《铁道游击队》，对背后的真实抗战历史认知有限。为此，学院辅导员冒晶晶、徐永杰、贾婧、唐瑞勋等组织学生实践团队开展多维度学习，先是集体观看两部经典影片，再带领师生走出课堂，赴历史发生地开展实景研学。
此次南京理工大学师生团队用 AI 技术修复红色经典影片，不仅是科技赋能文化传承的创新尝试，更让青年一代在技术实践与历史研学中，加深了对伟大抗战精神的理解与认同。未来，这些高清彩色化的抗战影像，将成为跨越代际的“记忆载体”，让英雄故事与伟大抗战精神在新时代新青年群体中传承。
（任能旺）
