㈠ 求一部老电影，应该是九十年代的吧。一部关于警察和黑帮团伙之间的斗争。
地下裁决
㈡ 女人拿起电钻在身上打孔是什么电影
《夺命之爱》。
《夺命之爱》的主线故事是，因为车祸，丧父的年轻男孩布兰特，正处于人生最低谷。母亲内心无法原谅他的驾驶失误导致车祸。他也无法原谅自己，每次看见憔悴的母亲，他只能借大麻和酒精，自残麻醉自己。全片最炸裂的桥段是将暴力戏虐化的电钻巅峰。父女俩为了控制布兰特，居然用电钻在其脑袋上打孔，钻头碰上头骨的声音，画面中的骨屑横飞，刺耳中伴随着快感，恐惧中伴随着宣泄的满足。
㈢ 有部关于枪钻石的搞笑老电影
侠圣》（香港）
导演：黄文云
主演：刘德华、关之琳、林保怡、方平
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谭西敏，绰号“侠圣”，精通五行术数。一天，搭档阿钟替谭西敏接下一个一百万的生意，去保护会计师罗之的人身安全。可第二天，谭西敏就在报纸上看到罗之突然身亡的消息。鉴于罗之的意外死亡实属蹊跷，谭西敏就和阿钟一起做起了罗太太的贴身保镖。在警察局接受问询时，罗太太才得知丈夫生前曾留下价值一亿元的钻石，而且罗之还与一起黑社会洗钱案有关。但罗太太却表示，她根本就不知道钻石到底在哪里。
黑社会老大以生命相要挟，要罗太太限期交出钻石。当谭西敏拿着罗太太给他的钻石交还给黑社会老大时，检测的结果表明这些钻石全是赝品。经过这件事后，谭西敏断定罗太太不仅知道钻石的去处，而且还一而再的欺骗自己。谭西敏当即来找罗太太问个究竟，却正赶上黑社会的杀手也找到了罗太太家。
经过一番拼杀，谭西敏将罗太太带出黑社会团伙的围攻后，继续动员罗太太交出真正的钻石。在接下来的一次较量中，罗太太被黑社会团抓走。幸运的是，谭西敏在罗太太落下的鞋里发现了被罗太太私藏的钻石。在拿钻石和黑社会团伙交换罗太太时，谭西敏在同事的配合下，最终一举摧毁了这个黑社会团伙。有过这一场生死的遭遇后，罗太太对谭西敏也产生了一丝感情。罗太太登上私人飞机临走时，发现在谭西敏送给她的一个盒子中，还藏着一颗熠熠生辉的钻石。
精彩视点：
这是“天皇巨星”刘德华和“大眼睛美女”关之琳在1992年联袂主演的一部电影。影片中，炫目的武打动作、曲折的故事情节、搞笑的矛盾冲突都将让喜欢这两位巨星的观众再次一睹“天王巨星”和性感美女的无限魅力。
㈣ 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。
㈤ 老电影了。我小时候看的。好像是美国电影。剧情好像是沙漠里。出现了4条超级大蛇。跟蚯蚓一样在地下钻
那不是蛇，你记错了，电影（异形魔怪1）
如同所有顶尖的怪兽电影一般，此片融合了科幻与诙谐，带有50年代露天电影院的气氛与趣味。凯文·贝肯与佛瑞德华德是内华达州一个叫做「完美镇」上的临时工人，正当他们准备离开这个荒凉小镇，到别处求发 展时，却发现当地居民与家畜神秘死亡的尸体，死因皆离奇怪异、不合逻辑。不久后他们赫然发现，凶手并不是什么杀人犯，而是比杀人犯残忍几百倍的四只巨形突变怪虫！它们潜伏在地底下，然后以迅雷不及掩耳的动作从地心窜出，吞噬地面上的人类与家畜！此时，小镇居民陷入了恐慌之中…他们两人是否能帮助小镇居民，打击地心怪物呢？
㈥ 一部老电影，国外的！！有关钻石和古老传说的故事！但肯定不是《血钻》，片子很长！
苏联70年代的《钻石小路》吗？讲一队地质队员在森林河流找钻石的故事，99年央视6放过，信息很少。
㈦ 求一部老电影，记得好像是印度的，说的是一个盗贼
这是《幻影车神2》，又名《幻影神偷2》是Sanjay Gadhvi导演，赫里尼克·罗斯汉、艾西瓦娅·雷等主演的电影。2006年11月23在印度上映。影片讲述了阿里一直想要成为一名警察，如今他终于梦想成真，成了警官杰斯特的搭档。A先生是一个善于利用高科技的国际惯偷，在完成了一系列匪夷所思的偷窃任务后，他的下一个目标锁定在了印度的孟买。警方得到消息后，将这个任务交给了阿里和杰斯特。在孟买，A先生也找到了他的搭档——一个貌美而聪明的女贼。双方斗智斗勇的故事
