DDColor - 黑白老照片一键AI上色工具,找回“失色“的记忆,老照片一键“回春” 本地一键整合包下载

read-normal-img

DDColor 是一个由阿里达摩院研究的基于深度学习技术的图像上色模型,主要用于黑白照片的修复和上色。它能够自动将黑白或灰度图像着色,使图像更加生动逼真。  

该模型采用了先进的神经网络架构和训练技术,能够识别图像中的物体和场景,并为其添加逼真的颜色。无论是给历史黑白照片增色,还是将动漫或游戏中的场景变得更真实,DDColor都能轻松胜任。

该模型使用了包含128万张自然图像的ImageNet数据集进行训练。从提供的样本来看,DD color能够有效还原人像和自然景观的色彩。缺点是无法智能修复低分辨率图像,且不支持黑白漫画色彩还原。软件操作也很简单,只需要上传一张黑白图片,点击上色,瞬间就能还你一张彩色图片。而且速度几乎是秒速生成。

官方生成案例

read-normal-img

read-normal-img

read-normal-img

应用场景

历史照片修复:通过DDColor技术,用户可以上传老式的黑白家庭照片或历史档案照片,AI模型会根据内容自动为其填充符合时代特征和场景逻辑的颜色,帮助还原历史人物与事件的真实面貌。

动漫与游戏美术资源生成:DDColor同样适用于为动画、漫画或游戏中的黑白线稿或低质量图像添加真实感十足的颜色,极大地提升视觉体验并减轻美术工作者的手动上色负担。

艺术创作与教育:艺术家和学生可以通过DDColor探索不同风格的色彩搭配,利用AI快速生成多种配色方案作为参考,或者用于老旧艺术品的数字化复原工作。

媒体内容增强:新闻机构、出版商在处理历史素材时,可使用DDColor给早期拍摄的黑白新闻图片或纪录片片段着色,使现代观众能够以更加生动的方式感受历史事件。

个人及商业摄影应用:普通用户在社交媒体分享家族旧照时,可以借助DDColor工具赋予这些珍贵回忆丰富的色彩,而在商业摄影后期制作中,也可以用来快速优化黑白摄影作品,使之焕发新的生命力。

项目地址:https://github.com/piddnad/DDColor

本地一键整合包下载:DDColor - 黑白老照片一键AI上色工具,找回"失色"的记忆,老照片一键“回春” 本地一键整合包下载

使用教程:

1、下载一键整合包,双击启动,等待自动跳转到WebUI界面

2、左侧区域点击上传一张需要上色的黑白照片,点击上色即可

### 如何使用 CycleGAN 和 DDColor黑白图像进行上色 #### 准备工作 为了实现这一目标,首先需要准备好所需的工具和环境。确保安装并配置好 Python 环境以及必要的依赖。 对于 **DDColor** 的部署,按照官方说明完成以下操作: ```bash git clone https://github.com/piddnad/DDColor.git conda create -n ddcolor python=3.9 conda activate ddcolor pip install -r requirements.txt python3 setup.py develop pip install modelscope onnx onnxruntime ``` 下载对应的预训练模型文件,并将其放置于指定路径下[^5]。 而对于 **CycleGAN**, 可以通过 PyTorch 或 TensorFlow 实现来加载预训练权重。这里假设已经有一个可用的 CycleGAN 模型用于黑白到彩色转换的任务。 #### 数据准备 将待处理的 `img.png` 图片置于项目根目录或其他合适位置,以便后续脚本可以直接访问此文件作为输入数据[^1]。 #### 上色流程 可以先尝试单独运行两个不同的方法来进行对比实验,也可以组合两者的优势得到更好的结果。具体来说, - 使用 **DDColor** 处理图片时,可以通过调用其 API 接口传递参数如分辨率大小等;如果图较小,则可适当调整尺寸至 512×512 像素以优化性能表现[^2]。 - 当采用 **CycleGAN** 方案时,需注意选择合适的超参数设定,比如迭代次数、批次大小等因素影响最终输出质量。 下面是简单的Python代码片段展示如何集成这两个框架的功能: ```python from PIL import Image import numpy as np import torch from comfyui_ddcolor import apply_colorization # 自定义导入方式取决于实际安装情况 from cycle_gan_model import Generator # 同样自定义导入方式 def preprocess_image(image_path, target_size=(256, 256)): img = Image.open(image_path).convert('L') # 转灰度模式 resized_img = img.resize(target_size) array_data = np.array(resized_img)/255. tensor_input = torch.tensor(array_data[np.newaxis,...], dtype=torch.float32) return tensor_input.unsqueeze(0) if __name__ == "__main__": input_tensor = preprocess_image('./img.png') # 应用DDColor colored_by_ddcolor = apply_colorization(input_tensor)[0].cpu().detach().numpy() # 初始化CycleGAN生成器 generator = Generator() checkpoint = torch.load("path_to_cycle_gan_weights.pth") # 加载checkpoint generator.load_state_dict(checkpoint['model']) with torch.no_grad(): generated_output = generator(input_tensor.cuda()).squeeze().cpu().clamp_(min=-1,max=1)*0.5+0.5 final_result = (generated_output.permute(1,2,0)).numpy()*colored_by_ddcolor.mean(axis=(-2,-1)) result_image = Image.fromarray((final_result*255.).astype(np.uint8), mode='RGB') result_image.save("./result.png") ``` 这段程序展示了两种不同风格迁移算法相结合的方式,其中涉及到的数据预处理步骤是为了适应各自模型的要求而设计的。最后保存的结果即为融合后的彩色化效果图像。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值