在没有彩色图像的时代,制作了数以千计的复古照片和电影。如今,在深度学习的帮助下,我们可以让这些图片色彩丰富,更接近它们原来的样子。我将测试 5 个开源工具,它们将允许读者在自己的 PC 上免费为图像着色。
作为测试,我将使用两张图片。第一个是在 1912 年制作的:
这两张图片都将帮助我们检查肤色,以及风景和建筑色彩的准确性。
我将测试开源工具,这些工具是免费提供的,可以从 GitHub 下载。使用这些工具不需要深入的 Python 知识,但建议您基本了解如何使用“pip”安装缺少的包或如何在您的 PC 上运行 Jupiter 笔记本。
让我们开始吧。
DeOldify是一个有趣的项目,它不仅提供了良好的结果,而且还得到了贡献者的积极更新(在撰写本文时,最后一次更新仅在 10 天前)。DeOldify 基于 SA-GAN(自注意力生成对抗网络)。通常,GAN 由两个独立的神经网络组成——生成器和鉴别器. 两个网络都接受了大量图像的训练,在训练过程中,生成器学习制作合理的图像,而鉴别器学习区分生成的图像和真实图像。在几个小时的训练中,两个网络都变得越来越好,实际上是在相互竞争。代码中还使用了许多其他技巧,例如,可以在处理之前将图像转换为