

Color Diffusion
簡介 :
Color-diffusion是一個基於擴散模型的圖像著色項目,它使用LAB顏色空間對黑白圖片進行上色。該項目的主要優點在於能夠利用已有的灰度信息(L通道),通過訓練模型來預測顏色信息(A和B通道)。這種技術在圖像處理領域具有重要意義,尤其是在老照片修復和藝術創作中。Color-diffusion作為一個開源項目,其背景信息顯示,它是作者為了滿足好奇心和體驗從頭開始訓練擴散模型而快速構建的。項目目前是免費的,並且有很大的改進空間。
需求人群 :
目標受眾包括圖像處理領域的研究人員、開發者以及對黑白照片上色感興趣的藝術家和攝影師。Color-diffusion適合他們,因為它提供了一個開源的工具來實驗和應用最新的圖像著色技術,有助於他們在圖像修復、藝術創作等方面進行創新。
使用場景
老照片修復:將年代久遠的黑白照片通過Color-diffusion進行上色,恢復照片原有的色彩。
藝術創作:藝術家可以使用Color-diffusion為他們的黑白作品添加色彩,創造新的藝術效果。
教育用途:在圖像處理和計算機視覺課程中,Color-diffusion可以作為教學工具,幫助學生理解圖像著色技術。
產品特色
使用LAB顏色空間進行圖像上色
模型訓練時只對顏色通道添加噪聲,保持亮度通道不變
採用UNet架構進行噪聲預測
在訓練時將灰度圖像特徵與去噪UNet的特徵結合
支持命令行工具和簡單的gradio Web UI進行圖像著色
提供了一個非馬爾可夫的前向擴散過程,用於圖像著色
使用教程
1. 運行`bash download_dataset.sh`下載並解壓CelebA數據集。
2. 使用`inference.py`進行命令行著色:`python inference.py --image-path <IMG_PATH> --checkpoint <CKPT_PATH> --output <OUTPUT_PATH>`。
3. 或者運行`python app.py`啟動一個簡單的gradio Web UI進行圖像著色。
4. 在Web UI中上傳黑白圖片,選擇模型檢查點,然後點擊著色按鈕。
5. 等待模型處理完成,下載或查看著色後的圖片。
6. 可以調整模型參數以獲得更好的著色效果。
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