——“美人就是美人……”
——“这是什么天仙颜值啊……”
——“这美貌，吊打网上一票锥子网红脸……”
近日，微博上有网友发起出#AI修复XXX#的话题，一大批网友在微博上po出被AI技术修复的明星旧照片，话题尤为热烈的是#AI修复王祖贤#和#AI修复林青霞#，在短短几天时间内阅读量过亿，网上随即出现了一大批AI修复明星旧照的风潮。
而王祖贤、林青霞等人的百度指数，也在该话题在微博传播后有了明显的上升。
王祖贤的百度指数，在25日之后有明显上升
同时， 这一话题，让一个名为“你我当年”的AI图像修复小程序小小的火了一次。笔者在进入该小程序，选择修复照片之后，却被告知正在排队中，需要等待202080个小时、也就是近23年后再来取照片（后经反复测试，证实该等待时长存在严重“注水”，上传一张照片后等待约10分钟到两个小时不等，就可以看到修复过的照片了。）
这场活动的引爆究竟是该小程序有意为之还是无意中的自来水营销，我们不得而知。
但不可否认的一点是，这是在AI技术加持下的一次成功的话题营销，AI修复图像技术早就不是什么新鲜事。究竟是什么原因，能让这个话题有如此高的热度呢？
此次话题的核心，是怀旧西班牙《世界报》曾经这样描述过中国年轻人的生活状态：
中国的高房价，毁灭了年轻人的爱情，也毁灭了年轻人的想象力。他们本可以吟诵诗歌、结伴旅行、开读书会。但现在，年轻人大学一毕业就成为中年人，像中年人那样为了柴米油盐精打细算。他们的生活，从一开始就是物质的、世故的，而不能体验一段浪漫的人生，一种面向心灵的生活方式。
而这群刚一离开象牙塔就立刻面对车贷、房贷、茶米油盐等生活压力的年轻人们，也是喜欢回忆过去的主要群体。
一方面，未来往往伴随着风险和刺激，而过去，意味着安全。在这个过程中，个体对过去进行了*和建构，一些消极的情感、记忆都被个体过滤、剔除；而另一方面，研究表明，当人处在压力当中时，会倾向于从记忆中寻找缓冲点，开个小差，翻一翻过去的相片，怀念一下熟悉的生活，会给他们带来一种舒适感和安全感。
除了寻找以往的安全感之外，在微博话题上让人惊艳的明星也增加了这次活动的热度。快手、抖音、B站等社区加速了短视频红人的兴起、千篇一律的形式和网红经济下流水线一样的“网红脸”，让视觉疲劳的人们怀念那个“美的有辨识度的、各有各的美法”的年代。
图片来源：微博评论
怀旧营销也是用户们比较受用的“月经式”热点营销策略之一。六神花露水在2012年推出的《花露水的前世今生》的视频短片，就是从上世纪老派上海的“十里洋场曾经的潮品”的定位切入，转向8090后童年时代一张凉席、一台电扇和一瓶花露水的夏日回忆里。不仅拉近了品牌和手中的距离，其营造的童年场景也会让受众将对童年的熟悉感和舒适感转移到品牌商。
图片来源：《花露水的前世今生》
如何做好怀旧营销寻找共同的记忆点
此次“AI修复旧照片”的话题，在笔者的印象中，是从易烊千玺的粉丝修复其童年照片开始，在25日-26日左右，有网友上传王祖贤旧日高清美照开始热度迅速上升。这些话题，和上文中笔者提到的六神花露水打造的场景是一样的：标配的夏天、大家心目中最经典的港星等等。不只是怀旧场景，他们已然成为了承载着大家共同的回忆的精神符号。
天仙下凡辛苦了
做好背景调研，谨防“翻车”
除了形式新颖之外，品牌在做怀旧营销之前，切记要做到元素和背景的一致性。否则一旦“翻车”，会引起巨大的反效果。
最近比较典型的案例就是盒马了。4月13日，盒马APP推出“一夜梦回老集市”的活动，同时推出了一张“让物价回归1948”的海报，原意是为了优惠促销，不料一经亮相就遭到网友怒怼：“小编不看历史书的吗？1948年中国通货膨胀最严重的年份之一。”
虽然盒马鲜生最后又是道歉、又是罚抄书，以比较低的姿态巧妙的化解了这场危机，但是这件事情也为其他想要打怀旧牌的品牌提了个醒。
教科书式的危机公关，还是很让网友服气的
旧内容、新形式需要注意的是，这里的怀旧指的是内容旧，但是为了吸引主要怀旧的主要群体——80后至90后，各大品牌通常会采取比较新颖的形式推出内容。百雀羚去年就推出了一系列怀旧海报，采用了一镜到底的展现形式，更加符合年轻受众的阅读习惯、审美和取向。
百雀羚《一九三一》广告
以本次#AI修复旧照片#怀旧话题营销为例，应用门槛不断降低的AI技术，帮助旧内容重新产生价值，也是该话题能引爆网络的原因之一。
AI技术发展，降低图片修复门槛在AI技术并未大规模普及之前，图片修复一直是一项比较考验专业性的技术。在人们的印象中，图片修复需要依赖PS、AE等专业图像处理软件才能完成。
但是随着AI技术的快速发展，这类软件的门槛越来越低，以“你我当年”小程序为例，只需要将模糊的图片输入界面的指定位置，在等待一阵子后，就可以获得一张处理过的清晰图像。
图为网友用小程序“你我当年”修复的明星图像
此类小程序中，利用AI技术对老照片的修复，主要体现在两点。
一是黑白照片上色。
该部分的AI修复图像技术，大多是通过深度神经网络学习技术实现的，利用深度神经网络学习不同语义内容在不同灰度下对应的色彩信息分布，实现对老照片的内容进行自动、自然的色彩修复。
通俗的讲，就是先通过对黑白或褪色照片进行图像分割，让AI学习区分其中的标志性物体：人脸、衣服、天空、建筑物等等。
通过用大量包含常见场景和人物的图片进行训练后，AI会自动学习和记忆这些关键元素的颜色，因此，它可以做到给黑白照片里的人物场景上色。
图片来源：《罗马假日》
二是做到提高模糊图像的分辨率
AI提高图像分辨率的方法也是如此，首先，研究者们需要先给算法提供大量的低分辨率图像，然后再输入这些图像的高分辨率原始照片，让算法从二者的比较中习得差异和增加分辨率的技巧后，就能做到不需要原始照片也能准确提升图像分辨率了。
这种方式和此前在科技树的一篇《9012年了，AI的可解释性终于有了一些进展》一文中，AI通过深度神经网络学习语义生成图像的技术有相似之处，感兴趣的同学可以点击查看。
除了上文中提到的“你我当年”小程序，腾讯优图实验室推出的“修复老照片”功能，也是借助了AI的能力。
在流量枯竭的年代，AI等黑科技的低门槛应用，正在帮助品牌营销焕发出新的活力。未来AI技术和营销还能擦出怎样的火花，我们拭目以待。
来源：科技树
