输入一张黑白图片,全自动的输出相对应的彩色图片。 DeOldify是图像上色领域比较有名的开源算法,模型利用reset作为ecoder构建一个uet结构的网络,并提出了多个不同的训练版本,在效果、效率、鲁棒性等等方面有良好的综合表现。 本模型适用范围较广,给定任意的图片,都能生成一张上色后的彩色图片。如果输入的是彩色图片,将进行重上色。 在ModelScope框架上,提供任意图片,即可以通过简单的Pipelie调用来使用图像上色模型。 本算法主要在ImageNet,COCO-Stuff和CelebA-HQ上测试。图像上色介绍
模型描述
期望模型使用方式以及适用范围
如何使用
代码范例
import cv2
from modelscope.pipelies import pipelie
from modelscope.utils.costat import Tasks
colorizer = pipelie(Tasks.image_colorizatio, model='damo/cv_uet_image-colorizatio')
result = colorizer('https://modelscope.oss-c-beijig.aliyucs.com/test/images/marily_moroe_4.jpg')
cv2.imwrite('result.pg', result['output_img'])
模型局限性以及可能的偏差
数据评估及结果
Metric
ImageNet
COCO-Stuff
CelebA-HQ
FID
3.87
13.86
9.48
PSNR
22.97
24.19
25.20
相关论文以及引用信息
@misc{deoldify,
author = {J. Atic},
title = {A deep learig based project for colorizig ad restorig old images (ad video!)},
howpublished = "\url{https://github.com/jatic/DeOldify}",
}
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