

Color Diffusion
紹介 :
Color-diffusionは、拡散モデルに基づいた画像着色プロジェクトです。LAB色空間を用いて白黒画像を着色します。主な利点は、既存のグレースケール情報(Lチャネル)を利用し、学習済みモデルで色情報(AチャネルとBチャネル)を予測できる点です。この技術は、特に古い写真の修復や芸術創作において、画像処理分野で重要な意味を持ちます。Color-diffusionはオープンソースプロジェクトであり、作者の好奇心と拡散モデルをゼロから学習する体験を目的として迅速に構築されました。現在は無料で利用可能ですが、改善の余地は大きいです。
ターゲットユーザー :
対象ユーザーは、画像処理分野の研究者、開発者、そして白黒写真の着色に関心のある芸術家や写真家です。Color-diffusionは、最新の画像着色技術を試行し適用するためのオープンソースツールを提供するため、画像修復や芸術創作における革新に役立ちます。
使用シナリオ
古い写真の修復:Color-diffusionを使用して、年代物の白黒写真を着色し、元の色彩を復元します。
芸術創作:芸術家はColor-diffusionを使用して、白黒の作品に色を付け、新しい芸術効果を生み出すことができます。
教育用途:画像処理やコンピュータビジョンコースにおいて、Color-diffusionは教育ツールとして使用でき、学生は画像着色技術を理解することができます。
製品特徴
LAB色空間を用いた画像着色
モデル学習時には色チャネルのみにノイズを追加し、輝度チャネルは変更しません
ノイズ予測にUNetアーキテクチャを採用
学習時にはグレースケール画像の特徴量とノイズ除去UNetの特徴量を結合
コマンドラインツールと簡素なGradio Web UIによる画像着色に対応
画像着色のための非マルコフの前方拡散プロセスを提供
使用チュートリアル
1. `bash download_dataset.sh` を実行してCelebAデータセットをダウンロードし、解凍します。
2. `inference.py` を使用してコマンドラインで着色します:`python inference.py --image-path <IMG_PATH> --checkpoint <CKPT_PATH> --output <OUTPUT_PATH>`
3. または`python app.py` を実行して、簡素なGradio Web UIを起動します。
4. Web UIで白黒画像をアップロードし、モデルのチェックポイントを選択して、着色ボタンをクリックします。
5. モデルの処理が完了するまで待ち、着色後の画像をダウンロードするか確認します。
6. より良い着色効果を得るために、モデルパラメータを調整できます。
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