DeOldify图片上色使用教程

【Stable Diffusion】DeOldify黑白照片、视频上色 本文介绍了如何利用Stable Diffusion WebUI中的DeOldify插件为黑白老照片和视频上色。主要内容包括:1)安装插件需添加启动参数并手动下载模型;2)图片上色通过后期处理模块实现;3)视频上色需先将视频转为帧图片批量处理后再合成为视频。对于视频处理,文章提供了两种解决方案:直接使用插件(可能报错)或通过视频转帧处理流程。该方法不仅能为老照片还原色彩,还能结合高清化处理提升画面质量,为历史影像修复提供了一种便捷的AI解决方案。 阅读详情

引言

  • 本文主要是作为本周研究黑白照片上色测试的过程总结

项目GitHub源码

知乎参考资料

项目结构

  • 至于模型在哪下载,反正我是在源项目里木有找到下载地址,不得不去下载我参考的知乎文章里作者保存到百度网盘的模型,慢慢下载下来的,

简单修改知乎参考资料的启动代码:

import os
from deoldify.visualize import get_artistic_video_colorizer, get_stable_image_colorizer, get_artistic_image_colorizer
import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")
from PIL import Image

# 该循环只是个人为了批量处理彩色图片变成黑白的从而进行比较所用
#for i in range(6):
   # j = i+1
   # image_raw = Image.open("data/image/彩色" + str(j) + ".png")
   # image_black_white = image_raw.convert('L')
   # image_black_white.save('data/image/wb' + str(j) + '.png')


def colorizer(input_path, output_dir):
    output_path = os.path.join(output_dir, os.path.basename(input_path))
    print("输出路径", output_path)
    #image_colorizer = get_stable_image_colorizer()  # stable稳定版
    image_colorizer = get_artistic_image_colorizer()  # artistic 艺术版
    result = image_colorizer.get_transformed_image(input_path, render_factor=30, post_process=True, watermarked=True)

    if result is not None:
        result.save(output_path, quality=95)
        result.close()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        j = i + 1
        input_image = "黑白" + str(j) + ".png"
        # outpu_image = "wb" + str(j) + "_sta" + ".png"
        colorizer("./data/image/" + input_image, "./data/result/")

个人测试结果介绍:

  • (1) 测试图片风格分为:风景,人物,建筑,动物
  • (2) 测试图片方式分为:
    • a) 测试原图为彩色,先处理成黑白后再上色
    • b) 测试原图为黑白,直接上色
  • (3) 生成图片风格有:稳定形,艺术形
  • (4) GPU使用:模型为图片上色时无使用GPU
  • (5) 生成时间:上色时间在3s-10s之间
  • (6) 生成效果对比如下:
    • 测试原图为彩色,原彩-黑白-艺术-稳定(顺时针)

  • Ⅱ 测试原图为黑白,黑白-艺术-稳定(顺时针)

  • 可以看出稳定风格的上色效果可能更贴合真实一些也更漂亮,艺术风倒是有种特定滤镜的感觉,有兴趣可以自己下载下来玩一下

结尾

  • 个人感觉上色效果还是很漂亮的,只是如果与原图对比肯定还是不一样的甚至差距很大,但是可以作为一种风格,给黑白的照片上色总会有一种惊喜的感觉。
  • 如果有使用paddleGAN的兄弟们测试老照片修复的时候,会有一步先上色的处理,本人测试结果就是,这个上色结果就是稳定版的结果,一毛一样
    • paddleGAN修复图片地址:修复
    • 提前告知,目前的paddleGAN修复效果不是很理想
手把手教你用DeOldify:简单几步,让人像老照片重获新生 摘要:DeOldify技术让黑白老照片重获色彩,本文详解其使用方法:1)艺术模型适合历史照片,稳定模型还原肤色更准确;2)渲染因子(10-45)控制色彩质量;3)批量处理脚本可高效修复家族相册;4)常见问题如CUDA内存不足可降低渲染因子,色彩偏差需调整参数;5)完整工作流从扫描到分享,包含进阶分区域调整技巧。该技术让历史影像焕发新生,项目代码已开源。(148字) 阅读详情

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