深度学习实战64-黑白照片着色的模型应用，快速部署实现黑白图片快速上色的功能

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战64-黑白照片着色的模型应用，快速部署实现黑白图片快速上色的功能。图片上色是一个具有多模态不确定性和高度不适定性的挑战性问题。直接训练深度神经网络通常会导致错误的语义颜色和低色彩丰富度。虽然基于Transformer的方法可以提供更好的结果，但它们通常依赖于手工设计的先验知识，具有较差的泛化能力，并引入颜色渗透效应。为了解决这些问题，我们提出了DDColor，一种具有双解码器的端到端图像着色方法。我们的方法包括一个像素解码器和一个基于查询的颜色解码器。前者恢复图像的空间分辨率，而后者利用丰富的视觉特征来完善颜色查询，从而避免了手工设计的先验知识。我们的两个解码器共同工作，通过交叉注意力在颜色和多尺度语义表示之间建立相关性，显著减轻了颜色渗透效应。此外，我们引入了一种简单而有效的色彩丰富度损失，以增强色彩丰富度。大量实验证明，DDColor在定量和定性上均优于现有的最新工作。
代码和模型下载地址：https://github.com/piddnad/DDColor

一、黑白照片着色项目

许多旧照片和历史档案中保存的图像是以黑白形式存在的。这些图像无法直接呈现真实的场景色彩，限制了人们对过去的认知和感受。因此，为了还原这些图像的色彩，研究者们开展了黑白照片着色的研究。黑白照片着色是一项非常具有挑战性的任务，因为黑白图像既失去了色彩信息，也缺乏关于物体和场景的明确语义。直接将深度神经网络应用于黑白照片着色往往会导致不准确的色彩还原和低色彩丰富度。传统的基于规则的方法需要大量的人工干预和手动设计的先验知识，而这种方法难以适应不