综合介绍
DeOldify 是一个基于深度学习技术的开源项目，专门用于为黑白照片和视频进行智能上色和修复。该项目采用创新的 NoGAN 训练方法，成功解决了传统 GAN 网络在图像上色过程中常见的瑕疵和闪烁问题。DeOldify 提供了三种不同的预训练模型：Artistic 模型专注于生成富有艺术感和细节的图像效果，Stable 模型则更适合处理人像和自然景观，Video 模型则针对视频进行了特别优化以确保画面稳定性。项目完全开源，支持通过 Google Colab、本地部署等多种方式使用，让任何人都能轻松为珍贵的历史照片和影像赋予新的生命力。
推荐：CodeFormer：图像与视频面部复原，老照片修复，提供一键部署版
免费体验：https://deoldify.ai/
功能列表
- 支持对黑白照片进行智能化自动上色处理
- 支持对黑白视频进行连贯稳定的上色处理
- 提供三种专业预训练模型满足不同应用场景需求
- Artistic模型：实现最高质量的图像上色效果
- Stable模型：优化人像和风景照片的处理效果
- Video模型：确保视频上色的流畅性和稳定性
- 支持通过Google Colab在线使用，无需本地部署
- 提供完整的本地安装部署方案
- 支持通过Jupyter Notebook交互式使用
- 开放预训练模型权重文件下载使用
使用帮助
1. 在线使用方式（推荐）
最简单的使用方法是通过Google Colab在线使用：
- 图像上色：
- 访问 DeOldify 图像上色 Colab notebook
- 点击"运行"按钮
- 上传您的黑白图片
- 选择合适的上色模型（Artistic或Stable）
- 等待处理完成后下载结果
- 视频上色：
- 访问 DeOldify 视频上色 Colab notebook
- 按照界面提示运行所需单元格
- 上传黑白视频文件
- 等待处理完成后下载上色后的视频
2. 本地安装使用
如果需要在本地计算机上运行DeOldify，请按照以下步骤操作：
环境要求：
- 操作系统：Ubuntu 18.04或16.04（不支持Windows系统）
- 显卡要求：
- 仅做上色处理：显存4GB以上的显卡
- 需要训练模型：建议使用显存11GB以上的显卡
安装步骤：
- 克隆项目代码：
git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git DeOldify
cd DeOldify
- 创建conda环境：
conda env create -f environment.yml
- 激活环境并启动Jupyter Lab：
source activate deoldify
jupyter lab
- 下载预训练模型：
- 访问项目提供的模型下载链接
- 下载所需的模型权重文件
- 将下载的文件放置在项目的/models/目录下
3. 使用建议
- 选择合适的模型：
- 对于艺术照片：使用Artistic模型可获得更丰富的色彩效果
- 对于人像和风景：推荐使用Stable模型
- 对于视频处理：务必使用Video模型以确保画面稳定性
- 图像处理技巧：
- 提供质量较好的黑白图片可获得更好的上色效果
- 可以调整render_factor参数来平衡处理效果和速度
- 对于重要照片建议尝试不同的模型对比效果
- 注意事项：
- 处理大型文件时请确保有足够的计算资源
- 视频处理可能需要较长时间，请耐心等待
- 建议先处理少量样本进行测试后再批量处理
