重逢肖思远微电影

❶ 如何评价微电影《重逢》

《重逢》引人落泪不止，引起了网友们的广泛讨论，尤其是关于年轻人的血性问题。作品中已经有了一些相关的阐述，这里说一下自己的见解，尤其是现在中国的年轻主力，90后，00后。

在这次抗疫过程当中，可以看见的表现出色，令人欣慰。也在历史的进程当中逐渐接受上一辈的叮咛和嘱咐。扛起来国家建设的大旗，成为下一代人们崇拜的偶像和传说。

剧情简介：

外婆已经去世10年，外公在这10年中对外婆牵肠挂肚。10年后的今天，外公去世。小主人公在一种幻觉中看到了外婆外公的重逢。泪水中充满了不舍，内心中释放着喜悦。影片以这10年变迁中的中国为大背景，述说了一位老人对自己老伴的思念。

❷ 肖思远的女孩是谁找到了吗

肖思远的女孩是谁在电影中没有公布，所以有没有找到也不知道。

《重逢》是2001年8月8日，由黄百鸣的东方电影公司和华谊兄弟传媒集团投资、广州影视出品有限公司摄制，投资达800万元的港台与大陆合拍片。

由香港导演钟澍佳负责执导，黄百鸣负责编剧、监制及出品，由苏有朋、张智霖联合主演，潘虹及汤镇业为特邀演员。是国内首部反映孤儿的手足亲情电影。

《重逢》讲述的是三兄妹很小的时候因父母被黑帮残杀而被迫分散、弟弟被人领养到马来西亚、妹妹被领养回内地，哥哥则消失在香港。

12年后，三个失散的亲人再度重逢。弟弟妹妹已经是小有成就，但是哥哥为报杀害父母之仇舍身潜入黑帮。后因救弟弟妹妹而成为植物人。

❸ DeOldify 老电影上色软件有会安装在上的人吗可以给远程安装下，可以给红包

出门在外，是不是才觉得妈妈的唠叨分外可爱又令人怀念。母亲节到了，翻箱倒柜想找出一张妈妈的老照片，却因为早已泛黄褪色而触碰不到回忆的信号，记不得哪年哪月哪天，找不回那条曾经以为可以一直走都走不到尽头的童年街巷。弯弯的月亮，摇在手里的蒲扇，是回不去的流逝光阴，但能不能至少将这些回忆镌刻在相片，然后紧紧攥在手里？
最近图像修复大火，从网友们用小程序“你我当年”一键修复老照片到GitHub上的热门项目“用机器学习给黑白照片上色”，我们似乎找到一个保存记忆的良方。

GitHub上给老照片上色的一个项目：DeOldify
岁月从墙上剥落，小时候牵着妈妈的手哭着闹着要买的那根冰棍，你还记得它的颜色吗？用DeOldify给黑白照片上色，尝试拼凑出曾经的家庭生活的欢乐色彩，也找回曾经的家庭时光的温度。

感恩节的回忆（1911年）

Lemuel Smith夫妇和年幼的孩子们在农场的家庭时光（1941年）
假如母爱有颜色，假如思念有形状，它不应该是黑白而模糊的。回忆应该是在明朗的月光下，沿着夏夜的风爬上家门口的梧桐，然后轻轻敲打我的窗台。

给老电影《黑暗中的舞者》上色
《黑暗中的舞者》讲述一个母亲来到美国为了治愈失明的13岁儿子，甘愿自己被捕入狱，并且最后被判死刑。当死亡就在眼前时，巨大的恐惧和强烈的求生欲让她嘶叫嚎哭，只有朋友告诉她儿子手术成功，不会失明时，才让她镇定下来，惊恐无助的女孩又回归成为了从容的母亲。是非常适合母亲节观看的一部影片。
这是影片最后行刑前比约克对儿子说的话：
“亲爱的儿子俊，别害怕，我从不孤单，这不是最后一首歌，没有小提琴，合唱团那么安静，没人转圈。这是倒数第二首歌，记得我说过的话，把面包包好，把床铺好。”
大火的小程序“你我当年”
网友用小程序“你我当年”还原女星模糊照片后的美貌：

林青霞修复后的照片
我的妈妈可能有点普通，有时候还有点市侩。我们说“为母则刚”，但她当年也只是一个被捧在手心里的小公主。快拿妈妈年轻时候的照片也试一下，看一看她当年的风采。
图像修复技术一览AI修复官：记忆不再模糊
“你我当年”运用主要是CNN、GAN等AI技术，即卷积神经网络和生成式对抗网络”，让人想到美图秀秀的一键磨皮，它们虽然都利用了卷积神经网络，但二者并不一样。美颜软件中常见的磨皮功能是做减法，将照片去掉细节，做模糊处理。常用的磨皮算法包括均值模糊、高斯模糊、中值滤波等，它们的去噪效果好，但视觉效果差。而你我当年是做加法，可以自动补充细节，即利用AI算法替代图像中缺失或者损坏的数据。

AI修复的大小S照片在网上引起惊叹
图像修复一般用“扩散”的方法来处理，这种方法将局部结构应用到其他部分。或者用“示例”的方法，每一次构建缺失部分的一个像素点（块）保持和周围像素点的一致性。但是当缺失部分很大时，这些方法会失效，因此就需要运用机器学习。由一个高阶模型提供补充的信息，例如深度神经网络。
深度神经网络使用监督图像分类，在监督图像分类中，每个图像都有一个特定的标签，神经网络通过一连串的基本操作运算来学习图像到标签之间的映射。通过输入学习大量的数据集（数百万张带有成千个的标签的图像），神经网络可以实现准确的分类，实施一个判别式预训练的神经网络来指导图像重建。
原理类似训练一个机器人，让其对缺失信息很多的图进行“脑补”；同时找来一个“鉴定师”提出意见，让机器不断钻研，双方不断提升。
AI上色师：老照片重见光彩
同样地，训练有素的AI可以学会上色，生成对抗网络的本质还是学习损失函数。通过先对照片进行图像分割，AI可以区分出标志性物体，认出图像中的各种元素，比如树木、天空、人脸、服装……在输入大量包含常见场景和人物的图片后，AI会自动学习和记忆这些关键信息的颜色，比如树叶是绿色、人脸是肤色等。因此，它可以很快开始对黑白照片里的场景进行彩色化，填补缺失色彩。
而更进一步地，AI正在逐步从静态照片进军动态效果，近日，在Facebook的F8大会上，一个名为Jason Antic软件工程师展示了用DeOldify为老电影上色，效果非常惊艳。

电影《Reefer Madness》1936
DeOldify的深度学习模型借鉴了当前多种主流技术方法，包括：自注意生成对抗网络（Self-Attention Generative Adversarial Network）、两个时间尺度更新规则（Two Time-Scale Update Rule）以及最重要的——NoGAN——他开发的一种新型GAN训练模型，用来解决之前DeOldify模型中出现的一些关键问题。NoGAN训练结合了GAN训练的优点（绚烂的色彩），并消除了一些副作用（如视频中闪烁的物体）。
GitHub地址：
https://github.com/jantic/DeOldify/blob/master/README.md
上色体验地址：https://colorize.cc/
话说回来，今天母亲节，给妈妈打个电话，然后把妈妈的画像牢牢印在脑海吧。当然照片只是辅助，有些事还是要握在手心，刻在心头。

❹ 《重逢》肖思远的女孩是谁找到了吗

没有公布，电影中没有公布最后结果，所以没有找到。

《重逢》是2001年8月8日，由黄百鸣的东方电影公司和华谊兄弟传媒集团投资、广州影视出品有限公司摄制，投资达800万元的港台与大陆合拍片。由香港导演钟澍佳负责执导，黄百鸣负责编剧、监制及出品，由苏有朋、张智霖联合主演，潘虹及汤镇业为特邀演员。是国内首部反映孤儿的手足亲情电影。

《重逢》讲述的是三兄妹很小的时候因父母被黑帮残杀而被迫分散、弟弟被人领养到马来西亚、妹妹被领养回内地，哥哥则消失在香港。12年后，三个失散的亲人再度重逢。弟弟妹妹已经是小有成就，但是哥哥为报杀害父母之仇舍身潜入黑帮。后因救弟弟妹妹而成为植物人。

❺ 重逢微电影2021名称是什么含义

这个名字的含义是这个电影是在讲述一个关于重逢的故事。
微电影名叫《重逢》由导演张大鹏执导，共青团中央宣传部与知乎联合出品。这是一个关于「重逢」的故事，也是一个关于「告别」的故事，更是一个感动无数人的年轻英雄的故事。影片拍摄手法十分朴实，以思远奶奶为主角，开头一家人围在饭桌上吃饭，晚辈们显得十分局促不安，互相低头玩手机实则是为了互相打暗号掩盖思远已经去世的事实，后来村干部上门慰问烈士家属，长子立刻跑出门后将人拒之门外，并偷偷以思远的名义向老人发祝福短信，种种细节小心翼翼，奶奶却在旁敲侧击中得知孙子女友近况，毅然决定出发寻找女友家住址。故事结尾奶奶在列车上听到广播里孙子被追记一等功的消息，心理的最后一道防线终于被冲破，不禁失声痛哭，餐桌上在晚辈面前的故作镇定顷刻间化为乌有，孙子的死带给了家人巨大的悲痛。
微电影《重逢》即为纪念此次爱国运动特别献映，影片人物原型为戍边战士肖思远，他在自己突围后义无反顾回去营救战友，并战斗到最后一刻，年轻的生命却永远留在了喀喇昆仑高原，他用自己的血肉铸成了一道巍峨界碑。

❻ 肖思远的女孩是谁找到了吗

没有公布，电影中没有公布最后结果，所以没有找到。

《重逢》讲述的是三兄妹很小的时候因父母被黑帮残杀而被迫分散、弟弟被人领养到马来西亚、妹妹被领养回内地，哥哥则消失在香港。12年后，三个失散的亲人再度重逢。弟弟妹妹已经是小有成就，但是哥哥为报杀害父母之仇舍身潜入黑帮。后因救弟弟妹妹而成为植物人。

介绍：

《重逢》的主题表现的是戍边英雄肖思远的家人。

我们是一个崇尚英雄的民族，只不过我们向来喜欢把英雄拍成完美无缺，浑身闪耀着光辉。英雄的家人也必须得思想觉悟高到让人觉得有些不真实。

但是这一部《重逢》却一改惯例，以小见大，且刻画了一个不那么完美的英雄奶奶。

肖思远的奶奶看起来是一个不怎么讲道理的老太太。

❼ 重逢微电影观后感

看完《重逢》之后，最大的感触就是我们今天的和平，今天的安逸都是有人用生命换来的！一些人嗤之以鼻的今天，确实那些可爱的人永远没有享受过明天！为了他们，我们都要珍惜现在的生活，现在的社会，现在的国家！

致敬每一个奋不顾身英雄，“重逢”每一代可爱的战士！《重逢》以普通军人的家属为例，以一位普通的军人为典型，展开叙述！看完后感受到，军人也是人，也是有亲人期盼的！而他们为了国家牺牲小家，成全了大家！面对孩子的失去也，每一家人都是悲痛欲绝的，这一点，军人家书并没有特别！