一键还原百年老电影、黑白旧照片本色

黑白老照片上色已经不足为奇了，键还旧照但是原百让黑白老电影还原彩色还是非常新鲜有趣的意见事情。近日，年老Twitter 上有一位小哥研究了一个名为 DeOldify 的电影工具，可以让黑白老电影以及老照片复原其本色。黑白

　　谁说经典只属于黑白？片本

　　最近，一位名叫 Jason Antic 的键还旧照小哥在 Twitter 上大火了一把，他创建的原百 DeOldify 工具，可以让过去的年老黑白视频和照片秒变彩色。

　　这个神器一出，电影可把网友们高兴坏了，黑白纷纷开始玩儿了起来。片本目前在 GitHub 上 5800+ 星，键还旧照相当火爆！原百

　　卓别林的年老电影瞬间年轻、有“味道”了许多。

　　1960 年的经典电影《Psycho》：

　　1936 年的经典电影《Reefer Madness》：

　　1927 年的经典电影《Metropolis》：

　　DeOldify 不仅能让视频恢复色彩，还能让黑白老照片秒变彩照。

　　《移民母亲》，Migrant Mother by Dorothea Lange (1936)：

　　"Toffs and Toughs" by Jimmy Sime (1937)：

　　这些黑白的视频和照片，当换上了彩色的“衣服”时，亿华云不得不说拉近了与我们的距离，并不觉得那么得有年代感了。

　　读者们可以手动试试为黑白老照片添色了！地址如下：

　　https://colorize.cc/

　　只需要从本地上传或者添加图片的链接，输入邮箱即可收到，非常的方便。

　　新智元便试了一下“慈禧太后”的黑白照，结果如下：

　　可以说，是相当的逼真了！

　　神奇的 DeOldify 背后的利器：NoGAN

　　作者在 GitHub 中提到，DeOldify 中至关重要的就是 NoGAN。NoGAN 训练结合了 GAN 训练的优点(绚烂的色彩)，同时消除了令人讨厌的副作用(如视频中闪烁的物体)。作者表示视频是使用孤立的图像生成，没有任何形式的时间建模附加。该过程执行 30-60 分钟的网站模板 GAN 部分的“NoGAN”训练，一次使用1% 到3% 的 imagenet 数据。然后，与静态图像着色一样，在重建视频之前，对单个帧进行“去旧化”。

　　除了提高视频的稳定性，还有一件有趣的事情值得一提。事实证明，运行的模型，甚至是不同的模型和不同的训练结构，都或多或少地得出相同的解决方案。你可能认为有些东西的颜色是随意的、不可知的，比如衣服的颜色、汽车的颜色，甚至是特效(就像《大都会》里看到的云服务器那样)。

　　作者对此的猜测是这些模型正在学习一些有趣的规则，关于如何根据黑白图像中出现的细微线索来着色。这个结果导致了非常确定和一致的结果，这意味着你没有跟踪模型着色决策，因为它们不是任意的。此外，它们看起来非常健壮，所以即使在移动场景中渲染也是非常一致的。

　　那么 NoGAN 是什么呢？

　　这是作者开发的一种新型 GAN 训练模型，用来解决之前 DeOldify 模型中出现的一些关键问题。

　　它提供了 GAN 训练的好处，同时花费最少的时间进行直接的 GAN 训练。在非常短的实际 GAN 训练期间，发生器不仅获得了过去需要数天逐步调整大小的 GAN 训练的完全逼真的着色能力，而且它也几乎没有产生任何 GAN 的“副作用”。据作者介绍，这是一种非常有效的新技术。

　　下图是原始 DeOldify 模型的效果，可以看出不同帧的颜色是存在差异的。

　　下面是基于 NoGAN 的 DeOldify 模型，可以看到着色效果非常好。

　　为什么是三个模型？

　　DeOldify 现在有三种型号模型可供选择。每个都有关键优势和劣势，因此具有不同的用例。

　　更多细节内容可以访问查看 GitHub：

　　https://github.com/jantic/DeOldify/blob/master/README.md

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