2020最佳图像着色AI

本文介绍了10款AI图像着色工具，并对它们进行了测试和评价。作者认为，将黑白照片着色可以让人重温历史时刻，但手动着色耗时费力，因此AI着色工具成为了很好的替代方案。

作者测试了10款AI工具，并根据其表现将其分为三个类别：最佳免费着色工具、最佳付费着色工具和总体最佳工具。测试标准是所有工具必须成功着色三张测试图片，否则会被视为失败。

作者选择了三张测试图片：一张玛丽莲·梦露的近照，一张马丁·路德·金和人群的图片，以及一张西雅图市场的照片（作者将其改为黑白图片以进行对比测试）。

测试结果表明，有部分工具无法成功着色所有图片，而成功着色的工具则根据其表现被排名。作者还特别指出，该视频仅涵盖了截至发布时的AI工具，未来可能会出现新的工具，而作者也可能遗漏了一些现有的工具。

最后，作者强调，视频中介绍的AI工具都是无需参考图片就能进行着色，即它们可以直接对黑白图片进行着色，而不是像某些工具那样需要用户选择颜色或提供参考图片。

本视频探讨了图像着色 AI，包括网页服务、论文和视频编辑滤镜的形式。通过基准测试和比较测试结果，我在本视频中总结了 10 大着色 AI。本视频不包括机器学习理论，因为一些 AI 未公开且难以比较，而且人们通常只关注结果，我认为这种 AI 排名方式相当合理。特色 AI：⇉ 使用自正则化和多样性的全自动视频着色⇉ https://github.com/ChenyangLEI/Fully-Automatic-Video-Colorization-with-Self-Regularization-and-Diversity⇉ Vegas Pro 18 深度学习模型⇉ https://www.vegascreativesoftware.com/us/vegas-pro/features/#productMenu⇉ Mail.ru 图像着色⇉ https://9may.mail.ru/restoration/?lang=en⇉ 实例感知图像着色⇉ https://github.com/ericsujw/InstColorization⇉ 彩色图像着色⇉ https://github.com/richzhang/colorization⇉ ChromaGAN⇉ https://github.com/pvitoria/ChromaGAN⇉ MyHeritage⇉ http://myheritage.com/⇉ Remini 图像着色⇉ https://play.google.com/store/apps/details?id=com.bigwinepot.nwdn.international⇉ DeepAI 着色器⇉ https://deepai.org/machine-learning-model/colorizer⇉ Deoldify Colab⇉ https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/ImageColorizerColab.ipynb