這個AI網站一鍵把黑白老照片變彩色,光彩照人免費使用,程式也開源

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這是清朝末代皇后婉容廣為流傳的一張老照片:

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如果讓照片是彩色的,會是什麼樣子?

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看起來沒有什麼違和感,百年前的老照片在此刻似乎變得鮮活了起來。 而這張上了色的照片,並沒有真人在一步步操作軟體上色,而是一個AI一鍵完成的。 

它叫Palette.fm,是由Google機器學習研究員Emil Wallner所打造的。

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只需要一個「拖拉」或「上傳」動作,就能呈上數十種不同風格的彩色照片。甚至對想要的效果,還能用自然語言去描述產生。 更重要的是,這個網站還是免費、不需要註冊或登入就可以使用。於是這個網站在「黑白照上色」圈裡紅了起來。 

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很簡單地讓黑白照變彩色

正如我們剛才提到的,這個AI非常明顯的一個標籤,就是操作簡單。

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然後等一下,上傳的黑白照就馬上就「光彩照人」。

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如果對於網站給出的「基本款」上色效果不滿意,後邊還有一大堆上色效果可以選:  

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但若是對這麼多的上色效果還不滿意怎麼辦?

那就「自訂」一套自己的上色標準,用自然語言描述一下就可以。

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只需要在編輯方塊內用自然語言描述下想要的效果,然後點擊一下「Colorize」,就能得到自己想要的效果。還有個「Surpise Me」的功能,會讓這個AI自行腦補些有趣的上色提示詞。 

玩法很簡單,但肯定有好奇的人們要問:「AI自己補的色,能很真實地做到還原嗎?」 

這真是個好問題! 

現在就用這個AI上色的效果跟真實照片的色彩來PK一下。 

原照片是長這樣的:

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然後先將照片用Photoshop調成黑白色:

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然後再用AI來上色。

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不難看出,AI在沒有任何提示之下,首先聯想到的上色方案,是偏午後陽光的湖面之景。 

然後我們只需要把提示詞稍作修改,就可以讓效果接近原圖了:

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至於這個AI背後的具體技術,Emil Wallner並沒有透露特別細節的內容,但對大致的過程做了描述: 

透過機器學習模型對圖像進行分類,對上傳的圖像會有個自己初步的上色方案。

我主要做了2個AI模型,一個用來產生文本,一個用來上色。

網友:比其他上色AI更好用!

其實AI為黑白圖片上色,已經不是很新鮮的事。但是網友們都表示,Palette.fm的比他們之前用過的其他AI更好用! 

而這也讓一位兼職著色師對Palette.fm「愛恨交加」,因為這個AI的著色能力著實很突出。他之前也試過http://ImageColorizer.com等其他AI工具,但都沒有這樣的效果。 

像是為英格麗·褒曼這張在《北非諜影》裡的劇照上色:

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認為,ImageColorizer幾乎只把人物顏色補充得還可以,而背景色處理得並不怎麼樣;而Palette.fm則把人物和背景顏色都補充得更生動自然。 

左為ImageColorizer處理結果,右為Palette.fm處理結果

但另一方面,這位兼職著色師也有點兒擔心AI過於強大,會搶了他的飯碗…… 還有網友用Palette.fm為自己已逝父親的黑白舊照上色,然後驚喜地表示,是有那種感覺了! 

除了為人物照片著色之外,還有人也拿來為照物照上色。這是用Palette.fm「復原」了1920年代的街景。

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不過與此同時,也有網友認為,這個AI依然存在「偏見」。 

其中最主要的一點就是,AI會把舊事物描畫得比較沉悶,一看就很有年代感;但其實過去的東西往往也是很豐富多彩的。就拿一位俄羅斯攝影師在1909年至1915年間拍攝的照片來說,原圖是彩色的,研究人員把這些圖弄成黑白之後,再讓AI上色。 

結果AI上完色的是這樣:

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而實際上,原圖是這樣子的。

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也就是說,AI為較古早的圖像著色時,居然還會自己加上「年代濾鏡」。所以不少人依然覺得,雖然AI的技能正在突飛猛進,但有些事…還得靠真人來完成。 

開發者已研究黑白照上色5年多

再來說說這個塗色AI背後的主人翁,機器學習研究員Emil Wallner。

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Emil目前在Google工作,並使用Machine Learning機器學習來探索藝術和文化。事實上,關於為黑白圖片上色,Emil Wallner已經研究了5年多。 他分享道,上色過程背後的一些代碼,是用Google的TensorFlow來編寫的。

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而且近年來,這些演算法一直在多項反復的實驗中不斷地最佳化。截至目前,這個AI已經從上百萬張圖像上學習過了,所以它的著色效果會比許多同類AI都更精準。 另外值得一提的是,Emil本人很支持「開源」,他已經把自己寫的程式碼都公開了。 

他指出: 

如果學習演算法變得越來越容易,大家就可以相互學習到更多東西。

Palette.fm可以免費試用,用奧黛麗·赫本的劇照試了一下。

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想自己動手為黑白老照片上色的網友,可以到palette.fm的網站試一試。

資料來源:

Qbitai
作者

量子位(Qbitai)專注於人工智慧及前沿科技領域,提供技術研發趨勢、科技企業動態、新創公司報道等最新資訊,以及機器學習入門資源、電腦科學最新研究論文、開源程式碼和工具的相關報導。

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