DDColor圖像上色
DDColor圖像上色簡介
圖像上色(Image Colorization)是一項經(jīng)典的計算機視覺任務(wù),在許多現(xiàn)實世界的應(yīng)用中具有巨大的潛力,例如老照片修復(fù)、電影重制和藝術(shù)創(chuàng)作等。給定一個灰度圖像,圖像上色旨在恢復(fù)其缺失的兩個顏色通道,這個問題具有多模態(tài)不確定性,因為一個物體可能有多個似是而非的顏色。因此,圖像上色一直是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。
隨著 DDColor 的推出,圖像著色領(lǐng)域見證了變革性的飛躍,這是一種使用雙解碼器的新方法。DDColor 是魔搭大模型最新的圖像上色算法,輸入一張黑白圖像,返回上色處理后的彩色圖像,并能夠?qū)崿F(xiàn)自然生動的上色效果。
DDColor 由阿里巴巴集團達摩院的 Xiaoyang Kang、Tao Yang、Wenqi Ouyang、Peiran 任、Lingzhi Li 和 Xuansong Xie 開發(fā),在產(chǎn)生逼真的色彩方面脫穎而出,尤其是在具有多個對象和不同上下文的復(fù)雜場景中。
DDColor使用雙解碼器技術(shù),能夠同時考慮色彩分布和像素級詳細信息,能實現(xiàn)高度真實的圖像上色效果。
DDColor 不僅能給歷史黑白照片上色,還能對動漫或游戲中的風(fēng)景進行真實風(fēng)格的上色。將動畫場景轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生活風(fēng)格。
DDColor使用了雙解碼器來處理圖片:
一個是恢復(fù)圖片的結(jié)構(gòu),另一個是決定圖片每個部分的顏色。
這項技術(shù)的創(chuàng)新之處在于它不需要像以前的方法那樣依賴于人工設(shè)置的規(guī)則,而是能夠自己學(xué)習(xí)圖片的內(nèi)容并決定合適的顏色。
通過這種方式,DDColor可以更準確地給復(fù)雜場景的圖片上色,減少顏色錯誤涂抹的問題,并且使得最終的圖片看起來色彩更豐富、更自然。
DDColor安裝:
步驟1:設(shè)置環(huán)境
首先設(shè)置 Python 環(huán)境。確保已安裝 PyTorch,因為 DDColor 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)嚴重依賴此框架。
步驟2:數(shù)據(jù)準備
準備用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集。DDColor 適用于灰度和彩色圖像。對于訓(xùn)練,請使用包含各種圖像的數(shù)據(jù)集來捕獲不同的顏色空間和場景。
步驟3:模型架構(gòu)
定義 DDColor 的體系結(jié)構(gòu),包括像素解碼器和顏色解碼器。確保您的模型架構(gòu)與數(shù)據(jù)集的復(fù)雜性保持一致。
如何使用DDColor?
在 ModelScope 框架上,提供輸入圖片,即可以通過簡單的 Pipeline 調(diào)用來使用圖像上色模型。
總之,DDColor 使用多尺度視覺特征來優(yōu)化可學(xué)習(xí)的顏色標記(即顏色查詢),并在自動圖像著色方面實現(xiàn)最先進的性能。
論文 & 代碼
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2212.11613
ModelScope應(yīng)用:https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_ddcolor_image-colorization/summary
開源代碼:https://github.com/piddnad/DDColor