DeOldify: классический инструмент с открытым исходным кодом для окрашивания черно-белых фотографий и видео с помощью методов искусственного интеллекта

Общее введение

DeOldify - это проект с открытым исходным кодом, основанный на технологии глубокого обучения для интеллектуальной колоризации и восстановления черно-белых фотографий и видео. DeOldify предоставляет три различные предварительно обученные модели: модель Artistic нацелена на создание художественных и детальных эффектов изображения, модель Stable лучше подходит для портретов и природных пейзажей, а модель Video специально оптимизирована для видео, чтобы обеспечить стабильность изображения. Модель Video оптимизирована для видео, чтобы обеспечить стабильность изображения. Проект имеет полностью открытый исходный код и может быть использован через Google Colab, локальное развертывание и другими способами, благодаря чему каждый может вдохнуть новую жизнь в ценные исторические фотографии и изображения.

Рекомендуем:CodeFormer: реставрация изображений и видео, восстановление старых фотографий, предлагает версию для развертывания в один клик

Свободный опыт: https://deoldify.ai/

Список функций

• Поддержка интеллектуальной автоматической раскраски черно-белых фотографий
• Поддерживает последовательную и стабильную колоризацию черно-белого видео.
• Предоставляет три модели профессиональной предварительной подготовки для удовлетворения потребностей различных сценариев применения
  • Художественные модели: для получения высококачественных эффектов окрашивания изображений
  • Стабильная модель: оптимизация обработки портретов и пейзажей
  • Видеомодель: Обеспечивает плавность и стабильность окраски видео.
• Поддержка использования в режиме онлайн через Google Colab без локального развертывания
• Предоставляем комплексное решение для локальной установки и развертывания
• Поддержка интерактивного использования с помощью Jupyter Notebook
• Открыть файл весов модели предварительного обучения для загрузки и использования

Использование помощи

1. Доступ в режиме онлайн (рекомендуется)

Проще всего использовать его онлайн через Google Colab:

1. Раскраска с картинками:
   • Доступ DeOldify раскраска изображений Colab notebook
   • Нажмите на кнопку "Выполнить".
   • Загрузите свои черно-белые фотографии
   • Выбор подходящей модели окрашивания (Художественная или Стабильная)
   • Дождитесь завершения обработки и загрузите результаты
2. Видеораскраска:
   • Посетите блокнот DeOldify Video Colouring Colab
   • Следуйте подсказкам интерфейса, чтобы запустить необходимые ячейки
   • Загружайте черно-белые видеофайлы
   • Дождитесь окончания обработки и загрузите видео после раскрашивания.

2. Локальная установка и использование

Если вам нужно запустить DeOldify на локальном компьютере, выполните следующие действия:

Экологические требования:

• Операционная система: Ubuntu 18.04 или 16.04 (Windows не поддерживается)
• Требования к графической карте:
  • Только раскраска: видеокарты с более чем 4 ГБ видеопамяти
  • Требуется для обучения модели: рекомендуется видеокарта с 11 ГБ видеопамяти или более

Этапы установки:

1. Клонируйте код проекта:

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

2. Создайте среду conda:

conda env create -f environment.yml

3. Активируйте среду и запустите Jupyter Lab:

source activate deoldify
jupyter lab

4. Загрузите предварительно обученную модель:

• Перейдите по ссылке для загрузки модели, предоставленной проектом
• Загрузите необходимый файл весов модели
• Поместите загруженные файлы в каталог /models/ проекта

3. Рекомендации по применению

1. Выберите подходящую модель:
   • Для художественных фотографий: используйте модель Artistic для получения более насыщенных цветовых эффектов.
   • Для портретов и пейзажей: рекомендуется модель Stable!
   • Для обработки видео обязательно используйте модель Video, чтобы обеспечить стабильность изображения.
2. Навыки обработки изображений:
   • Обеспечьте лучшее качество черно-белых изображений для более качественного раскрашивания.
   • Параметр render_factor можно настроить, чтобы сбалансировать эффект и скорость обработки.
   • Для важных фотографий рекомендуется попробовать разные модели для получения контрастных эффектов
3. Оговорки:
   • При работе с большими файлами убедитесь, что у вас достаточно вычислительных ресурсов.
   • Обработка видео может занять много времени, пожалуйста, будьте терпеливы!
   • Рекомендуется обрабатывать небольшое количество образцов для тестирования перед серийной обработкой