老照片上色的AI技术

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2023-10-02 22:32:28

老照片上色的AI技术

本文介绍了使用深度神经网络进行老照片上色的技术，并提供了基于PyTorch的教程和代码。

如今，人们已经开始培育深度神经网络，来给老照片和老电影上色了。来自哈佛大学的LukeMelas-Kyriazi(我叫他卢克吧)，用自己训练的神经网络，把卓别林变成了彩色的卓别林，清新自然。作为一只哈佛学霸，卢克还为钻研机器学习的小伙伴们写了一个基于PyTorch的教程。

卢克说，给黑白照片上色这个问题的难点在于，它是多模态的——与一幅灰度图像对应的合理彩色图像，并不唯一。而深度神经网络，除了灰度图像之外，不需要任何额外输入，就可以完成上色。在彩色图像里，每个像素包含三个值，即亮度、饱和度以及色调。而灰度图像，并无饱和度和色调可言，只有亮度一个值。所以，模型要用一组数据，生成另外两足数据。换句话说，以灰度图像为起点，推断出对应的彩色图像。

为了简单，这里只做了256x256像素的图像上色。输出的数据量则是256x256x2。关于颜色表示，卢克用的是LAB色彩空间，它跟RGB系统包含的信息是一样的。但对程序猿来说，前者比较方便把亮度和其他两项分离开来。数据也不难获得，卢克用了MITPlaces数据集，中的一部分。内容就是校园里的一些地标和风景。

神经网络里面，第一部分是几层用来提取图像特征；第二部分是一些反卷积层(DeconvolutionalLayers)，用来给那些特征增加分辨率。具体来说，第一部分用的是ResNet-18，这是一个图像分类网络，有18层，以及一些残差连接(ResidualConnections)。给第一层做些修改，它就可以接受灰度图像输入了。然后把第6层之后的都去掉。

预测每个像素的色值，用的是回归(Regression)的方法。损失函数(LossFunction)所以，用了一个均方误差(MSE)损失函数——让预测的色值与参考标准(GroundTruth)之间的距离平方最小化。这里是用AdamOptimizer优化的。

训练结果还是很自然的，虽然生成的彩色图像不是那么明亮。卢克说，问题是多模态的，所以损失函数还是值得推敲。如果想要更加有声有色的结局，就不能继续偷懒了。

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