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Sleepy_tiger
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没花儿香没树高
Sleepy_tiger
7年前
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🐴
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Sleepy_tiger
7年前
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7年前

无情大猪蹄: 真的忍不住分享一个好东西！ 在GitHub发现了一个非常强大的基于PyTorch的黑白照片上色开源项目DeOldify https://github.com/jantic/DeOldify ，这是依赖深度学习库利用卷积神经网络算法和自注意生成对抗网络SAGAN、PG of GAN等方法设计的照片上色模型。在网上给黑白老照片上色的APP和网站有很多，但是99%都是简单粗暴的蒙个色块拉一下饱和度曲线。只有这个是真的是能说接近完美，并且成色自然和谐。更厉害的是这个模型还可以对黑白视频上色。 但是这个项目大概有三个缺点，一是作者训练的模型对衣服上色的偏好是蓝色（但很多照片测试下来观感还是比较自然，极其少部分会翻车，比如皮肤上色错误。） 二是对机器配置要求高，特别是显卡的显存要求 三是部署麻烦，对新手很不友好。 目前简单体验它的方法有： 1.加载作者通过Docker打包好所有运行环境依赖的文件自己部署到本地，这个要求你会用Docker。 2.通过Google造福Python学习者的神器网站Colab 在线加载代码模块，直接通过白嫖谷歌免费提供的超强GPU来做照片上色。出片速度比自己的破电脑强几十倍了！ 3.作者自己把这个模型通过私有谷歌API做了一个网站 https://colorize.cc/ 开放使用的。但是只免费处理三张照片并且上水印，再多的话需要支付5美元可处理10000张照片。 这里我提供一个关于Colab直接白嫖谷歌GPU使用这个项目的简单教程： 照片 https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/ImageColorizerColab.ipynb 视频 https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/VideoColorizerColab.ipynb 当点击上面的Colab链接后，如图9所示，点击网页右上角的连接等待分配机器资源，然后找到Colorize代码栏，接下来在source_url位置填写照片的链接，如果是要用自己的照片可以上传图床后获取链接填写到里面。下面的render_factor是渲染值的选择，然而并非理论上渲染值越高成片效果越高。一般来说默认值效果就很好，有时候最低的渲染值上色效果是最好的，因为按照作者的模型，渲染值越高整体越倾向于蓝色调。有的图渲染值太高会很奇怪，所以比较推荐默认值。这两样设置好之后，点击代码执行程序，选择全部运行（第一次运行需要点击这个）接下来Colab就会开始跑代码并且给出输出结果。在最后一个代码栏里，模型会从最低到最高都全部渲染一遍提供给你所有版本选择。我使用很多次下来发现渲染值设置到22比较好，当然设置最高渲染值，对设备的要求也就越高，而谷歌白嫖的GPU可以直接拉到最高。 接下来处理新照片的话直接按照上面的步骤在source_url输入新的照片链接后，再运行代码即可。不过第二次运行代码就不需要点击全部运行，直接点击“运行当前单元格及其以后所有的单元格”就得到结果了。 最后感谢开发这个项目的大神，感谢谷歌大法！赞美开源社区！

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Sleepy_tiger
7年前
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可耐
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