开源项目推荐：DisentangledColorization

开源项目推荐：DisentangledColorization

DisentangledColorization A colorization framework that disentangles the color multimodality and the structural consistency via adaptively located anchors, so that both aspects can be achieved effectively. [SIGGRAPH Asia 2022] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DisentangledColorization

1. 项目基础介绍及主要编程语言

DisentangledColorization 是一个基于深度学习的图像着色框架，旨在通过自适应定位的锚点，有效地区分颜色多模态和结构一致性。该项目由Menghan Xia等研究者开发，并在SIGGRAPH Asia 2022上发表。项目的主要编程语言是Python，同时也涉及Shell脚本语言用于项目配置和执行。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能包括：

• 锚点颜色表示：预测全局颜色锚点（位置和概率颜色），作为整个图像的颜色表示。
• 锚点引导的颜色生成：通过引用指定的锚点颜色，确定性合成每个像素的颜色。
• 自适应定位：锚点的位置是自适应的，以确保颜色多模态和结构一致性的有效实现。
• 多种评价指标：包括PSNR、SSIM、LPIPS、FID、IS和颜色鲜艳度等，用于评估着色效果。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 性能优化：改进了模型训练和推理的性能。
• 模型增强：提供了不同版本的着色模型，如DISCO-c0.2和DISCO-rand，分别用于调整颜色饱和度和提高对锚点位置的鲁棒性。
• 便捷的推理脚本：提供了更简单的脚本，用于快速进行图像着色推理。
• 文档和示例：更新了项目文档和示例，使得用户更容易理解和使用该项目。

以上就是DisentangledColorization项目的推荐内容，希望对开源技术爱好者有所帮助。

DisentangledColorization A colorization framework that disentangles the color multimodality and the structural consistency via adaptively located anchors, so that both aspects can be achieved effectively. [SIGGRAPH Asia 2022] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DisentangledColorization