深度学习 黑白图片 着色

深度学习实战64-黑白照片着色的模型应用,快速部署实现黑白图片快速上色的功能 大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战64-黑白照片着色的模型应用,快速部署实现黑白图片快速上色的功能。图片上色是一个具有多模态不确定性和高度不适定性的挑战性问题。直接训练深度神经网络通常会导致错误的语义颜色和低色彩丰富度。虽然基于Transformer的方法可以提供更好的结果,但它们通常依赖于手工设计的先验知识,具有较差的泛化能力,并引入颜色渗透效应。为了解决这些问题,我们提出了DDColor,一种具有双解码器的端到端图像着色方法。我们的方法包括一个像素解码器和一个基于查询的颜色解码器。 阅读详情

用深度学习来给黑白照片着色

###论文

Python API

注册账号,获得 API KEY ,用其提供的网络服务器进行计算。
优点:无需消耗本地计算资源
缺点:原文件和着色后的图片都在服务器上

pip install algorithmia

import Algorithmia

input = {
  "image": "data://username/collection/file.JPG"
}
client = Algorithmia.client('your_api_key')
algo = client.algo('deeplearning/ColorfulImageColorization/1.1.13')
print(algo.pipe(input))

>>AlgoResponse(result={'output': 'data://.algo/deeplearning/ColorfulImageColorization/temp/IMG_2883.png'},metadata=Metadata(content_type='json',duration=15.31087804,stdout=None))

源码 Github

clone 到本地,可利用已经训练好的 model 本地计算,或训练自己的 model

效果

将彩色图面加上黑白滤镜后,再着色,效果不是很理想。对于比较常见的物品着色效果较佳,比如衣服,自然风景等。

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在这里插入图片描述

使用GAN进行图像着色:具有生成对抗网络的灰度图像着色 使用生成的专业网络对图像进行着色 ██████╗ ██████╗ ██╗ ██████╗ ██████╗ ██╗███████╗███████╗ ██╔════╝██╔═══██╗██║ ██╔═══██╗██╔══██╗██║╚══███╔╝██╔════╝ ██║ ██║ ██║██║ ██║ ██║██████╔╝██║ ███╔╝ █████╗ ██║ ██║ ██║██║ ██║ ██║██╔══██╗██║ ███╔╝ ██╔══╝ ╚██████╗╚██████╔╝███████╗╚██████╔╝██║ ██║██║███████╗███████╗ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝╚═╝╚══════╝╚══════╝ 这是。 对于一些应用 立即下载

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