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一鍵還原百年老電影、黑白舊照片本色

新聞 開發(fā)工具
近日,Twitter 上有一位小哥研究了一個(gè)名為 DeOldify 的工具,可以讓黑白老電影以及老照片復(fù)原其本色。

黑白老照片上色已經(jīng)不足為奇了,但是讓黑白老電影還原彩色還是非常新鮮有趣的意見事情。近日,Twitter 上有一位小哥研究了一個(gè)名為 DeOldify 的工具,可以讓黑白老電影以及老照片復(fù)原其本色。

  誰說經(jīng)典只屬于黑白?

  最近,一位名叫 Jason Antic 的小哥在 Twitter 上大火了一把,他創(chuàng)建的 DeOldify 工具,可以讓過去的黑白視頻和照片秒變彩色。

  這個(gè)神器一出,可把網(wǎng)友們高興壞了,紛紛開始玩兒了起來。目前在 GitHub 上 5800+ 星,相當(dāng)火爆!

  卓別林的電影瞬間年輕、有“味道”了許多。

  1960 年的經(jīng)典電影《Psycho》:

  1936 年的經(jīng)典電影《Reefer Madness》:

  1927 年的經(jīng)典電影《Metropolis》:

  DeOldify 不僅能讓視頻恢復(fù)色彩,還能讓黑白老照片秒變彩照。

  《移民母親》,Migrant Mother by Dorothea Lange (1936):

  "Toffs and Toughs" by Jimmy Sime (1937):

  這些黑白的視頻和照片,當(dāng)換上了彩色的“衣服”時(shí),不得不說拉近了與我們的距離,并不覺得那么得有年代感了。

  讀者們可以手動(dòng)試試為黑白老照片添色了!地址如下:

  https://colorize.cc/

  只需要從本地上傳或者添加圖片的鏈接,輸入郵箱即可收到,非常的方便。

  新智元便試了一下“慈禧太后”的黑白照,結(jié)果如下:

  可以說,是相當(dāng)?shù)谋普媪耍?/p>

  神奇的 DeOldify 背后的利器:NoGAN

  作者在 GitHub 中提到,DeOldify 中至關(guān)重要的就是 NoGAN。NoGAN 訓(xùn)練結(jié)合了 GAN 訓(xùn)練的優(yōu)點(diǎn)(絢爛的色彩),同時(shí)消除了令人討厭的副作用(如視頻中閃爍的物體)。作者表示視頻是使用孤立的圖像生成,沒有任何形式的時(shí)間建模附加。該過程執(zhí)行 30-60 分鐘的 GAN 部分的“NoGAN”訓(xùn)練,一次使用1% 到3% 的 imagenet 數(shù)據(jù)。然后,與靜態(tài)圖像著色一樣,在重建視頻之前,對(duì)單個(gè)幀進(jìn)行“去舊化”。

  除了提高視頻的穩(wěn)定性,還有一件有趣的事情值得一提。事實(shí)證明,運(yùn)行的模型,甚至是不同的模型和不同的訓(xùn)練結(jié)構(gòu),都或多或少地得出相同的解決方案。你可能認(rèn)為有些東西的顏色是隨意的、不可知的,比如衣服的顏色、汽車的顏色,甚至是特效(就像《大都會(huì)》里看到的那樣)。

  作者對(duì)此的猜測(cè)是這些模型正在學(xué)習(xí)一些有趣的規(guī)則,關(guān)于如何根據(jù)黑白圖像中出現(xiàn)的細(xì)微線索來著色。這個(gè)結(jié)果導(dǎo)致了非常確定和一致的結(jié)果,這意味著你沒有跟蹤模型著色決策,因?yàn)樗鼈儾皇侨我獾?。此外,它們看起來非常健壯,所以即使在移?dòng)場(chǎng)景中渲染也是非常一致的。

  那么 NoGAN 是什么呢?

  這是作者開發(fā)的一種新型 GAN 訓(xùn)練模型,用來解決之前 DeOldify 模型中出現(xiàn)的一些關(guān)鍵問題。

  它提供了 GAN 訓(xùn)練的好處,同時(shí)花費(fèi)最少的時(shí)間進(jìn)行直接的 GAN 訓(xùn)練。在非常短的實(shí)際 GAN 訓(xùn)練期間,發(fā)生器不僅獲得了過去需要數(shù)天逐步調(diào)整大小的 GAN 訓(xùn)練的完全逼真的著色能力,而且它也幾乎沒有產(chǎn)生任何 GAN 的“副作用”。據(jù)作者介紹,這是一種非常有效的新技術(shù)。

  下圖是原始 DeOldify 模型的效果,可以看出不同幀的顏色是存在差異的。

  下面是基于 NoGAN 的 DeOldify 模型,可以看到著色效果非常好。

  為什么是三個(gè)模型?

  DeOldify 現(xiàn)在有三種型號(hào)模型可供選擇。每個(gè)都有關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),因此具有不同的用例。

  更多細(xì)節(jié)內(nèi)容可以訪問查看 GitHub:

  https://github.com/jantic/DeOldify/blob/master/README.md

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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