古い写真の復元と色付け

序文

• 以前の写真機材と時間によって制限されて、多くの古い写真は白黒であり、いくつかは深刻な損傷さえあります。人工知能の進歩に伴い、大手メーカーは古い写真の修復と着色サービスを開始しましたが、有料のものもあれば、個人のプライバシーを懸念するものもあります。着色と修復に推奨される2つのGithubプロジェクトを次に示します。

私の構成

• Ubuntu20.04
• python3.6
• Intel i7 + GTX1060Ti（GPUを使用するには、CUDAをインストールする必要があります）

写真の復元

• Bringing-Old-Photos-Back-to-Lifeは、破損した写真を修復するためにMicrosoftチームによって提案された一連のアルゴリズムです。プロジェクトのアドレスはhttps://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-です。 to-Life、使用方法READMEは非常に明確に書かれており、以下は簡単な説明です。

プロジェクト構成

# 克隆项目到工作目录
git clone https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.git

# clone 此项目，将里面的sync_batchnorm文件夹复制到项目的Global/detection_models和Face_Enhancement/models/networks/文件夹中
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch

# 下载权重文件，这里不建议自己训练，耗时不说还不一定有官方给的好
cd Face_Detection/
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
bzip2 -d shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

cd ../Face_Enhancement/
wget https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases/download/v1.0/face_checkpoints.zip
unzip face_checkpoints.zip

cd ../Global/
wget https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases/download/v1.0/global_checkpoints.zip
unzip global_checkpoints.zip

# 安装依赖
cd ../
pip install -r requirements.txt

プロジェクトの使用

# 直接将照片放到test_iamges中，GPU 0/-1 0：使用GPU，-1：不使用GPU，--with_scratch照片有折痕

python run.py --GPU 0

# 在ouput文件夹中就可以看到修复好的文件了，也可以像官方那样指定输入文件夹和输出文件夹

黒と白の写真を色付けする

• 有名な白黒写真とビデオのカラーリングプロジェクトであるDeOldifyは、火災前に古い北京の白黒ビデオをカラーリングするために使用しました。プロジェクトのアドレスはhttps://github.com/jantic/DeOldifyです。
  

基本構成

# 克隆项目到工作目录
git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 创建models文件夹并下载权重文件
mkdir DeOldify/models
cd DeOldify/models

wget https://data.deepai.org/deoldify/ColorizeArtistic_gen.pth
wget https://www.dropbox.com/s/usf7uifrctqw9rl/ColorizeStable_gen.pth
wget https://data.deepai.org/deoldify/ColorizeVideo_gen.pth

使用する

• プロジェクトに新しいファイルを作成run.pyし、参照プロジェクトに.ipynbファイルを書き込みます

from deoldify import device
from deoldify.device_id import DeviceId
#choices:  CPU, GPU0...GPU7
device.set(device=DeviceId.GPU0)
from deoldify.visualize import *

plt.style.use('dark_background')
torch.backends.cudnn.benchmark=True

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, message=".*?Your .*? set is empty.*?")

#true：为artistic模式，false：为stable模式
colorizer = get_image_colorizer(artistic=True)　

# 可以修改
render_factor=35

# 输出文件
source_path = 'input_images/2_s.jpg'

result_path = None

colorizer.plot_transformed_image(path=source_path, render_factor=render_factor, compare=True)

使用する

python run.py

要約する

写真の復元とカラーリングを同時に行う必要がある場合は、カラーリングしてから復元することをお勧めします。

追記

照片记录故事，用心描绘生活！