DeOldify：一次颠覆性的图像着色技术

DeOldify是一项颠覆性的图像着色项目，它利用深度学习技术，特别是生成对抗网络（GANs），将黑白照片和视频变成彩色。该项目的目标是恢复和改善老照片和电影片段的质量，使它们看起来更加栩栩如生。在本文中，我们将探讨DeOldify的关键特点、技术细节以及如何开始使用它。

DeOldify的关键特点

DeOldify的最新版本具有以下关键特点：

1. 消除几乎所有的错误和伪影：该项目的新版本几乎完全消除了颜色化过程中出现的错误和伪影，使最终结果更加干净和准确。

2. 改进的皮肤着色：新版本的DeOldify在着色皮肤方面表现更好，避免了以前版本中可能出现的“僵尸”效果。

3. 更高分辨率的图像：该项目支持高分辨率图像，因此能够生成更清晰和更精细的彩色图像。

4. 适用于视频：DeOldify的最新版本能够处理视频，生成稳定且无闪烁的彩色视频。

5. NoGAN技术：NoGAN是一种新型的GAN训练方法，它允许获得GAN训练的好处，同时减少了直接GAN训练的时间和不良影响。

技术细节

DeOldify的技术基础包括以下关键部分：

1. 生成对抗网络（GANs）：DeOldify使用GANs来进行图像彩色化。GANs包括生成器和评论家两个部分，通过对抗训练来生成更逼真的彩色图像。

2. 自注意生成对抗网络：生成器是基于自注意机制的U-Net，具有谱归一化和自注意机制，以提高渲染效果。

3. 两个时间尺度更新规则：该规则指定了生成器和评论家的迭代次数，以改进GAN的训练效果。

4. NoGAN技术：NoGAN是一种新型的GAN训练方法，它将生成器和评论家分开进行预训练，然后仅在非常短的时间内进行实际的GAN训练。这有助于减少训练时间和减轻GAN训练可能导致的问题。

如何开始使用DeOldify

要开始使用DeOldify，你有两种主要选择：

最简单的方法

最简单的方法是使用Colab笔记本。以下是可用的Colab笔记本链接：

• 图像着色：Colab笔记本
• 视频着色：Colab笔记本

你可以在Colab笔记本中按照说明进行操作，无需在本地设置任何环境。

自己的机器（稍微复杂一些）

如果你想在本地机器上运行DeOldify，以下是一些基本要求和步骤：

硬件和操作系统要求

• 强大的显卡：如果你想进行训练，建议使用显存大于11GB的显卡。对于仅进行图像着色，约4GB或更多显存的显卡应足够。
• Linux操作系统：DeOldify在Linux上运行良好，特别是在Ubuntu 18.04或16.04上。不支持Windows操作系统。

安装步骤

1. 克隆DeOldify存储库：

git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git DeOldify
cd DeOldify

2. 创建并激活conda环境：

conda env create -f environment.yml
source activate deoldify

3. 启动Jupyter Lab：

jupyter lab

从这里，你可以在Jupyter Lab中运行相应的笔记本并使用DeOldify。

结论

DeOldify是一项令人印象深刻的图像着色项目，能够将黑白照片和视频转换为令人惊叹的彩色版本。它的最新版本不仅改进了渲染质量，还支持高分辨率图像和视频。你可以使用Colab笔记本轻松开始使用它，或者在本地机器上设置环境以更深入地探索其功能。无论你选择哪种方式，DeOldify都为改善老照片和电影片段提供了有趣且有用的工具。