DDColor图像上色

图像上色（Image Colorization）是一项在现实世界应用中具有巨大潜力的经典计算机视觉任务，例如老照片修复、电影重制和艺术创作等。给定一张灰度图像，图像上色旨在恢复其缺失的两个颜色通道，由于一个物体可能有多个似是而非的颜色，这问题具有多模态不确定性，因此图像上色一直是一个挑战性问题。

随着 DDColor 的推出，图像着色领域见证了一次变革性的飞跃。DDColor 是魔搭大模型最新的图像上色算法，输入一张黑白图像，返回上色处理后的彩色图像，并能实现自然生动的上色效果。

DDColor 由阿里巴巴集团达摩院的 Xiaoyang Kang、Tao Yang、Wenqi Ouyang、Peiran 任、Lingzhi Li 和 Xuansong Xie 开发，在生成逼真的色彩方面表现出色，尤其是在复杂场景中。

DDColor 使用双解码器技术，能同时考虑色彩分布和像素级详细信息，实现高度真实的图像上色效果。

DDColor 不仅可以给历史黑白照片上色，还可以对动漫或游戏中的风景进行真实风格的上色，将动画场景转化为现实生活风格。

DDColor 使用双解码器来处理图片，一个用于恢复图片的结构，另一个用于决定图片每个部分的颜色。

这项技术的创新之处在于它不需要依赖人工设置的规则，而是能够自己学习图片的内容并决定合适的颜色。

通过这种方式，DDColor 可以更准确地给复杂场景的图片上色，减少颜色错误涂抹的问题，并使最终的图片看起来色彩更丰富、更自然。

DDColor 安装：

步骤1：设置环境

首先设置 Python 环境。确保已安装 PyTorch，因为 DDColor 的神经网络实现严重依赖此框架。

步骤2：数据准备

准备用于训练和测试的数据集。DDColor 适用于灰度和彩色图像。对于训练，请使用包含各种图像的数据集来捕获不同的颜色空间和场景。

步骤3：模型架构

定义 DDColor 的体系结构，包括像素解码器和颜色解码器。确保您的模型架构与数据集的复杂性保持一致。

如何使用 DDColor？

在 ModelScope 框架上，提供输入图片，即可通过简单的 Pipeline 调用来使用图像上色模型。

总之，DDColor 使用多尺度视觉特征来优化可学习的颜色标记（即颜色查询），并在自动图像着色方面实现最先进的性能。

论文 & 代码

论文链接：https://arxiv.org/abs/2212.11613

ModelScope 应用：https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_ddcolor_image-colorization/summary

开源代码：https://github.com/piddnad/DDColor