老照片上色

最新推荐文章于 2025-04-25 15:24:01 发布

智游剪辑

最新推荐文章于 2025-04-25 15:24:01 发布

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文章标签：人工智能图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyjj_cc/article/details/144600342

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在这个瞬息万变的数字时代，许多珍贵的历史瞬间仍然以黑白形式存在，仿佛在静静诉说着过去的故事。然而，随着科技的进步，我们有机会为这些经典影像注入新的生命。想象一下，将那些老旧的黑白照片转化为色彩斑斓的画面，仿佛让历史重现眼前。这不仅是对过去的致敬，更是将我们的情感与记忆以全新的方式连接起来。

首先我们打开智游剪辑（zyjj.cc），搜索老照片上色

打开这个功能，然后直接上传一下黑白照片点击立即上色就可以了

我们的原始照片如下

上色后的照片效果如下

确定要放弃本次机会？

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智游剪辑

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【Stable Diffusion】用AI绘画给老照片上色，岁月不改它模样

A1353192296的博客

01-03

1202

今天给大家分享一款名为的新模型，它的作用是可以将黑白的图片进行重新上色。看到这个功能，我首先想到的就是可以用它来修复那些已经年代久远的老照片。毕竟在以前那个年代，没有现在这种可以永远保存的数码拍照技术，很多洗出来的照片也都随着岁月的流逝而褪去了色彩。如果能用恢复这些往日的时光，也许能唤醒我们心底的一些温暖。于是，我联系爸妈帮我找来了一些他们珍存的照片。他们也很热心于这件事情，立马给我发来了一大堆照片，其中有很多我也没见过的他们年轻的时候的样子，还包括我爷爷奶奶外公外婆那一辈的回忆。

【Stable Diffusion】用AI给老照片上色，岁月不改它模样

HJS123456780的博客

05-13

914

AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。

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AI老照片上色-DeOldify

qq_32020645的博客

01-10

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🏡 个人主页：IT贫道_大数据OLAP体系技术栈,Apache Doris,Clickhouse 技术-优快云博客🚩 私聊博主：加入大数据技术讨论群聊，获取更多大数据资料。🔔 博主个人B栈地址：豹哥教你学编程的个人空间-豹哥教你学编程个人主页-哔哩哔哩视频。

深度学习实战老照片上色

weixin_40280870的博客

11-28

1075

本研究旨在开发一个基于深度学习技术的老照片上色系统，该系统采用PyQt5作为图形用户界面（GUI）框架，结合深度学习模型自动为黑白老照片添加色彩。系统的核心功能是通过训练好的卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）模型，自动分析黑白照片中的像素信息，推测并生成合适的颜色，从而使历史照片更加生动、真实。 PyQt5作为前端界面设计框架，提供了一个简洁易用的用户交互界面，用户可以通过该界面上传黑白照片并查看上色后的结果。系统支持批量处理、多种文件格式导入输出，且具有较好的响应速度和易用性。

C# DeOldify 黑白照片 老照片上色

.NET 人工智能实践

09-27

619

C# DeOldify 黑白照片 老照片上色

C# OpenCvSharp DNN 黑白老照片上色

.NET 人工智能实践

05-14

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C# OpenCvSharp DNN 黑白老照片上色

老照片上色——DeOldify快速上手

兴趣使然的创作者

07-22

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毕导，变色了。

DeOldify实现老照片上色（附直接使用的工具代码） | 机器学习

阿良的博客

06-20

6460

老照片上色其实很早之前就想写了，也有不少人问了我这个项目。最近把DeOldify项目好好弄了弄。

Python+AI给老照片上色

机器学习社区

06-14

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哈喽，大家好，今天继续给大家分享有趣的 AI 项目。今天我们分享用的图像增强技术给老照片着色。原图上色后是一种新型，它能花费最少的时间进行训练。今天分享的这个项目已在开源项目，下面我们来运行一下。首先，用命令下载源码进入项目根目录，安装依赖包编写代码运行项目之前，需要下载预训练好的模型。项目提供了三个模型模型区别如下：ColorizeArtistic_gen.pth：在有趣的细节和活力方面实现了最高质量的图像着色效果，该模型在 UNe...

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要开始C#项目，你需要下载并解压提供的压缩包文件，其中包括`DeOldify 黑白照片 老照片上色.sln`（解决方案文件）、`DeOldify 黑白照片 老照片上色`（项目文件夹）以及`DeOldify 黑白照片 老照片上色.suo`（用户选项...

C#使用OpenCvSharp实现黑白老照片上色演示源码.7z

06-18

【测试环境】 vs2019 netframework4.7.2 opencvsharp4.8.0 【博文地址】https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/139772466 【视频演示】https://www.bilibili.com/video/BV1es421T7zK/

基于Python图像处理的老照片上色设计源码

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本项目为基于Python图像处理技术的老照片上色设计源码，总共由24个文件组成，包含了20张JPG格式的图片文件，1个Markdown格式的文档，1个PNG格式的图片，以及1个批处理文件和1个Python脚本。这些资源共同构成了一个...

C# DeOldify 黑白照片 老照片上色 exe.rar

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这个名为"DeOldify 黑白照片 老照片上色.exe"的应用程序，正是C#实现的DeOldify上色工具，它可以快速、高效地为黑白照片增添色彩。在项目中，"DeOldify 黑白照片 老照片上色.exe.config"是应用程序的配置文件，...

C# OpenCvSharp DNN 黑白老照片上色.rar

05-14

标题 "C# OpenCvSharp DNN 黑白老照片上色.rar" 指出，这个压缩包包含了使用C#编程语言，结合OpenCvSharp库和深度神经网络（DNN）技术来为黑白老照片上色的示例代码。OpenCvSharp是一个C#接口的OpenCV库，它提供了...

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Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统

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随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。

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AI正从工具演变为网络管理的“核心大脑”，其价值不仅在于效率提升，更在于为复杂问题提供系统性解决方案。

LibrePhotos本地部署打造个人云相册安全存储和分享家庭照片(1)

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手机里塞满了珍贵回忆，却担心一不小心就被偷看？别怕，今天我就教你一个绝招——使用自建私有云相册。这不仅比Google Photos更安全可控，还无需公网IP或域名，因为咱们有cpolar这个神器来帮忙打通内网壁垒！跟着我一起，让你的照片管理从此变得既酷又安全吧！

tokenizer的用法

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04-25

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可以基于现有 tokenizer 进行修改，如添加自定义的 token（tokenizer.add_tokens([“新词”])），从而扩展词汇表，此时可调用 tokenizer.resize_token_embeddings(model) 更新模型嵌入层。]}，有时还会包含其他信息比如 “token_type_ids”、“offset_mapping”（用于对齐）等。• return_tensors: 指定返回类型，如 “pt”（PyTorch tensor）、“tf” 或 “np”（NumPy 数组）

Stable Diffusion老照片上色

01-28

### 使用 Stable Diffusion 对黑白老照片自动上色对于希望利用 AI 技术恢复并赋予旧有黑白影像色彩的用户而言，采用基于 Stable Diffusion 的 Recolor 模型是一种高效的方法。此方法不仅能够保留原始图像的质量和细节，还能为其增添自然逼真的颜色效果。 #### 准备工作为了启动这一过程，需先安装好 Python 环境以及 PyTorch 库，因为这些构成了运行 Stable Diffusion 所必需的基础框架和支持工具[^1]。接着应从指定链接下载最新的 ControlNet 插件及其配套资源文件至本地计算机环境内[^4]。 #### 加载模型与配置参数完成上述准备工作之后，则要加载预训练好的 Recolor 模型实例，并设置必要的超参数来指导整个着色流程： ```python from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel import torch # Load the recolor model from Hugging Face Hub or local path controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("path_to_recolor_model") # Initialize pipeline with control net and other settings pipeline = StableDiffusionControlNetPipeline(controlnet=controlnet) # Set device (GPU recommended for faster processing) device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" pipeline.to(device) ``` #### 输入处理与执行推理准备好模型后，接下来便是准备待处理的老照片作为输入数据源。通常情况下，建议将图片转换成适合网络接受的形式——比如调整大小到固定尺寸、归一化像素值范围等操作；随后调用 `pipeline` 中定义的功能接口来进行实际的颜色填充计算： ```python from PIL import Image import numpy as np def preprocess_image(image_path): image = Image.open(image_path).convert('RGB') # Resize to match expected input size of the model resized_img = image.resize((512, 512)) return np.array(resized_img)/255. input_image_array = preprocess_image("your_black_white_photo.jpg") output_colored_image = pipeline(input_image_array)['image'] colored_pil_image = Image.fromarray(np.uint8(output_colored_image*255)) # Save result colored_pil_image.save("recolor_output.png") ``` 这段代码展示了如何读取一张黑白 JPEG 文件，经过适当预处理后再送入已初始化完毕的管道对象中得到最终带有鲜艳色泽的结果图样[^3]。