当您首次在Denis Shiryaev的频道上观看视频时，它们似乎很棒。您可以像1911年一样在纽约散步，或者在20世纪初乘坐伍珀塔尔缆车，或者见证1888年横穿利兹桥的交通的兴起。
Shiryaev的YouTube频道展示了他的公司Neural Love（位于波兰格但斯克），该公司结合了神经网络和算法来处理历史图像。某些尚存的最早的电影已被清洁，修复，着色，稳定，调整至60fps，并放大至生动的4K分辨率。
对于观众来说，这几乎就像是时光旅行。 “这是我们的客户，甚至YouTube评论员都一直指出的，” Shiryaev的Neural Love同事之一Elizabeth Peck说。它使您对当下的现实生活有了更多的了解。”
但是这些生动的视频和图像并没有给所有人留下深刻的印象。数字升级专家谁在YouTube上观看了他们的作品，他们说，到2020年，过去的电影对观众来说很有趣，但是对于某些艺术史学家来说，这却带来了很多问题。甚至为黑白摄影增添色彩也备受争议。都柏林大学艺术与文化历史学院的助理教授艾米丽·马克·菲茨杰拉德
（Emily Mark-Fitzgerald）说：“彩色化的问题在于，它们使人们将这些照片视为真实的过去的简单窗口。”
伊丽莎白·佩克（Elizabeth Peck）说，《神经爱》显然向客户展示了公司在“重建”与“改善”之间的巨大差异。他们认为去除加工中发现的划痕，噪音，灰尘和其他缺陷是不道德的结垢和沾污过程。她说：“我们真的正在将电影恢复到原始状态。”
但是，并非所有人都对此表示赞同。大英图书馆新闻与影像首席策展人卢克·麦克南特别批评彼得·杰克逊（Peter Jackson）2018年第一次世界大战纪录片《他们永不老》，其中对来自西线的帧进行了缩放和着色。他认为，为镜头创建更现代的外观会破坏其价值。 “这是胡说八道，”他写道。 “着色并不能使我们更接近过去。这扩大了现在与过去之间的差距。
突然散布在1910年代纽约街头的色彩并非来自赛璐itself本身；而是来自赛璐oid本身。这些信息从未在那里记录过。”
Neural Love使用几种不同的程序来处理其视频，一个接一个地修复和改进一个阶段。他们使用开源软件DeOldify对剪辑进行着色其开发者Jason Antik和Dana Kelly接近于创建一种多功能的图像恢复和着色工具，该工具可以自行处理整个过程。 “但是，这非常困难，”凯利说。 “大量的培训和大量失败的实验。”
根据艾米丽·马克·菲茨杰拉德（Emily Mark-Fitzgerald）和其他历史学家的说法，DeOldify和Neural Love可以给人以惊艳的外观，但是他们冒着扭曲过去而不是照亮过去的风险。她说：“即使是摄影史学家，我也会看到这些经过处理的图像，我认为它们非常令人兴奋。” “但是我的下一个想法总是：”为什么我会有这样的反应？还原照片的真正人是什么？他添加了什么信息？他躲了哪一个？”
但是，DeOldify和Neural Love将他们的工具看作是弥合了一个世纪以来技术进步所造成的理解鸿沟的一种手段。他们的技术是使锯齿状和锯齿状图像显得现代的一种手段。但是对于历史学家来说，这全都是时差。 “了解这种差异可以提供对过去的洞察，” McKernan写道。没有这一点，就不会有真正的同情，只有虚假的感受。这部电影似乎是上周拍摄的，仅属于上周。“
伊丽莎白·佩克将《神经之恋》与佛罗里达萨尔瓦多·达利博物馆的装置进行了比较，它操纵着艺术家的图像，迫使游客采取自拍照：“对于现代人来说，这是可以接受的，因为现代人以不同的方式与媒体互动。”
“我们认为我们的作品是对原著的改编，就像莎士比亚的作品（意为电影《罗密欧与朱丽叶》，是对巴兹·卢尔曼的诠释）或将文学翻译成另一种语言一样，”谢里亚耶夫补充道。 “对原始作品进行转换具有艺术价值，但原始内容本身仍然是一种艺术形式（应该被视为如此）。我们的工作旨在提高人们对原著的认识，而不是质疑其真实性或艺术价值。”
Antique和Kelly并不幻想DeOldify处理的图像在历史上是准确的。他们的怀疑与神经网络训练的实践方面有关。安蒂克说，确保电影绘画的准确性“从字面上看是不可能的挑战”。 DeOldify使用现代图像来训练其AI，这是一个很大的弱点，因为它可以穿着蓝色牛仔裤为人们穿上过去的快照。
Peck说：“ Neural Love向其客户解释说：“彩色和抗锯齿图像在历史上可能是不准确的。” “这是由神经网络完成的，该神经网络根据电影中存在的矢量做出最可能的估计。”
为了防止任何人按面值拍摄DeOldify图像，用户可以在他们使用该软件适应的任何图像上留下水印。但是，由于DeOldify是开源的，因此许多使用它的开发人员都不必添加水印。安蒂克说：“我们无法控制世界其他地区对他的所作所为。” “我们所能做的只是尝试成为舆论领袖。”
当然，原始视频仍然存在，而且Shiryaev的YouTube视频被分解为视频处理步骤，因此没有人可以将它们误认为是原始视频。凯利将它们与阅读书面日记进行比较，而不是看不清的笔迹。
但是，对于历史学家而言，软件的局限性和权衡取舍以及任何人在跌破社交媒体上的图像时都可以做出的假设之间存在差距。
他们说，在互联网上，这些图像与拍摄方式和原因以及更改方式和原因“分离”。“在这些图像中有所收获，但也有一些遗失，”马克·菲茨杰拉德说。“而且我认为我们需要谈论这两件事。让人们感兴趣是一回事，但是您需要批判性地评估所看到的内容，而不是被动地吸收击中Twitter提要的所有内容。”