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兼听则明 偏信则暗

使用 DeOldify 还原和着色老旧图片和影像

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情不知所起，一往而深，生者可以死，死可以生。

——《牡丹亭/题记》明/汤显祖

最近部分经历用于构建开箱即用的多媒体AI处理工具箱子MVIMP,也写了份中文文档MVIMP，开箱即用的多媒体AI处理工具.

今天简单介绍以下 DeOldify, 一个用于还原并着色老旧(黑白)图片的AI工具.

效果

有美人兮,惊鸿入你.

风景如画,四海为家.

效果异常惊艳,如果不自己试试,自己都怀疑是拿一张彩色的照片做灰度然后倒放呢!如果你也不信,欢迎尝试!

使用

在jantic/DeOldify的仓库中提供了两个SaaS的调用和两个Colab链接分别用于还原图片和视频.我在 MVIMP 中提供了一种SaaS的调用用于统一输入输出接口,暂时解决有没有的问题.

SaaS提供者

  1. DeepAI: https://deepai.org/machine-learning-model/colorizer

    DeepAI提供最开始几次免费的使用次数,之后需要注册获取你自己的api-key进行调用.暂时没发现具体的费用说明,不过新账户注册时Billing中有$5的免费信用,我调用了26次才消失$0.01. 另外DeepAI对图像分辨率有大小限制,超过1200px的图片会自动缩放至1200px,实测1000px生成为800px.

  2. MyHeritage: https://www.myheritage.cn/incolor

    拥有MyHeritage完整订阅的用户可以为无限数量的照片着色。其他用户可以免费为10张照片着色，除此之外，他们还需要订阅才能使照片着色更多。非订阅者将在彩色照片的右下角看到MyHeritage徽标的水印，而完全订阅者将能够制作没有徽标的彩色照片。

Colab调用模型

  1. 图像(艺术): https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/ImageColorizerColab.ipynb

    生成更加鲜明的色彩,会产生部分毛刺现象.

  2. 图像(稳定): https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/ImageColorizerColabStable.ipynb

    不会产生像“艺术”一样有趣的颜色，但是毛刺明显减少了。

  3. 视频: https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/VideoColorizerColab.ipynb

DeOldify in MVIMP

为了暂时填补 DeOldify 在 MVIMP 中,目前我使用python调用DeepAI的SaaS服务对输入文件夹进行还原着色处理.后续会将 DeOldify 改写进 MVIMP.

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# Step 1: Prepare
git clone https://github.com/CyFeng16/MVIMP.git
cd MVIMP
python3 preparation.py
# Step 2: Infernece
python3 inference_deoldify.py -key quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K

实际(多次)运行时需要将quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K换成你注册DeepAI之后显示在DASHBOARD中的api-key.

Reference

  1. https://github.com/jantic/DeOldify
  2. https://github.com/CyFeng16/MVIMP