创新色彩革命:DDColor——照片实时上色利器

创新色彩革命:DDColor——照片实时上色利器

DDColor项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/DDColor

🚀 DDColor,这个由DAMO学院和阿里巴巴集团共同研发的开源PyTorch实现项目,为图像增强领域带来了一场创新风暴。它以ICCV 2023论文为基础,借助双解码器技术,实现了照片级真实的黑白老照片上色。

🎨 项目核心亮点在于其能将历史照片赋予生动的色彩,甚至可以将动漫游戏中的风景转换成逼真的现实风格,如《原神》(Genshin Impact)场景的惊人大变身!

Teaser
DDColor让黑白照片焕发新生

🎲 而对于动漫爱好者的惊喜,DDColor还能让动漫世界的景象焕然一新,将原本的游戏截图转化为逼真的实拍场景。

Anime Landscapes
动漫场景转现实风格

💡 最新动态

  • 2024-01-28:现在支持通过Hugging Face进行推理,感谢NielsSkwara的贡献。
  • 2024-01-18:添加了Replicate演示和API,感谢Chenxi的努力。
  • 更多信息请查看项目更新日志。

🌐 在线体验: 我们提供了两种在线演示途径:ModelScopeReplicate,欢迎尝试。

🛠️ 项目技术分析: DDColor采用多尺度视觉特征优化可学习的颜色令牌(即颜色查询),在图像自动着色任务中达到了领先的表现。其网络架构设计巧妙,包含两个解码器,确保了颜色恢复的准确性和自然度。

Network Architecture
双解码器网络架构示意图

🔧 安装与启动: 系统要求Python 3.7+,PyTorch 1.7+。推荐使用conda环境,并参照项目文档逐步安装依赖库、预训练模型,然后即可进行本地推理或Gradio界面演示。

项目特点

  1. 高度还原:DDColor通过双解码器技术,实现了极高的颜色还原度和细节表现力。
  2. 应用场景广泛:不仅适用于老照片上色,还能用于游戏画面、动画场景的转现实风格。
  3. 便捷接口:提供了Hugging Face和ModelScope接口,一键调用预训练模型进行推理。
  4. 在线体验:用户无需下载,即可通过Web端尝试模型效果。

📢 如果您对图像处理和人工智能有兴趣,或者正在寻找一个强大的照片上色工具,那么DDColor绝对值得您的关注和尝试!让我们一起探索图像色彩的无限可能吧!

DDColor项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/DDColor

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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