DeOldify: AI 기술을 사용하여 흑백 사진과 동영상에 컬러를 입히는 클래식 오픈 소스 도구

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일반 소개

DeOldify는 흑백 사진과 동영상의 지능형 컬러화 및 복원을 위한 딥러닝 기술을 기반으로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 예술적 모델은 예술적이고 섬세한 이미지 효과를 생성하는 데 중점을 두고, 안정적 모델은 인물과 자연 풍경에 더 적합하며, 비디오 모델은 사진 안정성을 보장하기 위해 비디오에 특별히 최적화된 세 가지 사전 학습된 모델을 제공합니다. 비디오 모델은 사진 안정성을 보장하기 위해 비디오에 최적화되어 있습니다. 이 프로젝트는 완전히 오픈 소스이며 Google Colab, 로컬 배포 등을 통해 사용할 수 있으므로 누구나 쉽게 소중한 역사적 사진과 이미지에 새로운 생명을 불어넣을 수 있습니다.

무료 체험: https://deoldify.ai/

기능 목록

흑백 사진의 지능형 자동 보정 지원
흑백 비디오의 일관되고 안정적인 컬러화 지원
다양한 애플리케이션 시나리오의 요구 사항을 충족하는 세 가지 전문 사전 교육 모델을 제공합니다.
- 예술적 모델: 최고 품질의 이미지 컬러링 효과를 위해
- 안정적인 모델: 인물 및 풍경 처리 최적화
- 비디오 모델: 비디오 컬러링의 부드러움과 안정성 보장
로컬 배포 없이 Google Colab을 통한 온라인 사용 지원
완벽한 로컬 설치 및 배포 솔루션 제공
주피터 노트북을 통한 대화형 사용 지원
다운로드 및 사용을 위한 사전 학습 모델 가중치 파일 열기

도움말 사용

1. 온라인 액세스(권장)

가장 쉽게 사용할 수 있는 방법은 Google Colab을 통해 온라인으로 이용하는 것입니다:

이미지 컬러링:
- 디올디파이 이미지 컬러링 콜랩 노트북 액세스
- "실행" 버튼을 클릭합니다.
- 흑백 사진 업로드
- 적절한 컬러링 모델 선택(예술적 또는 안정적)
- 처리가 완료될 때까지 기다렸다가 결과를 다운로드하세요.
비디오 컬러링:
- 디올디파이 비디오 컬러링 랩 노트북 방문하기
- 인터페이스 프롬프트에 따라 필요한 셀을 실행합니다.
- 흑백 동영상 파일 업로드
- 처리가 완료될 때까지 기다렸다가 색칠한 후 동영상을 다운로드하세요.

2. 로컬 설치 및 사용

로컬 컴퓨터에서 DeOldify를 실행해야 하는 경우 다음 단계를 따르세요:

환경 요구 사항:

운영 체제: 우분투 18.04 또는 16.04(윈도우는 지원되지 않음)
그래픽 카드 요구 사항:
- 채색 전용: 4GB 이상의 비디오 메모리가 있는 그래픽 카드
- 모델 훈련에 필요: 11GB 이상의 비디오 메모리가 있는 그래픽 카드가 권장됩니다.

설치 단계:

프로젝트 코드를 복제합니다:

git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git DeOldify
cd DeOldify

콘다 환경을 만듭니다:

conda env create -f environment.yml

환경을 활성화하고 Jupyter Lab을 시작합니다:

source activate deoldify
jupyter lab

사전 학습된 모델을 다운로드하세요:

프로젝트에서 제공하는 모델 다운로드 링크를 방문하세요.
필요한 모델 가중치 파일 다운로드
다운로드한 파일을 프로젝트의 /models/ 디렉터리에 배치합니다.

3. 사용 권장 사항

적합한 모델을 선택하세요:
- 예술적인 사진의 경우: 예술적 모델을 사용하면 더욱 풍부한 색상 효과를 얻을 수 있습니다.
- 인물 및 풍경 사진: 안정된 모델을 추천합니다!
- 비디오 처리의 경우: 비디오 모델을 사용하여 사진 안정성을 보장해야 합니다.
이미지 처리 기술:
- 더 나은 컬러링 결과를 위해 더 좋은 품질의 흑백 이미지를 제공하세요.
- 렌더 팩터 매개변수를 조정하여 처리 효과와 속도의 균형을 맞출 수 있습니다.
- 중요한 사진의 경우 대비 효과를 위해 다른 모델을 사용해 보는 것이 좋습니다.
주의:
- 대용량 파일로 작업할 때는 충분한 컴퓨팅 리소스가 있는지 확인하세요.
- 동영상 처리에 시간이 오래 걸릴 수 있으니 조금만 기다려주세요!
- 일괄 처리 전에 테스트를 위해 소량의 샘플을 처리하는 것이 좋습니다.