引言

• 本文主要是作为本周研究黑白照片上色测试的过程总结

项目GitHub源码

知乎参考资料

项目结构

• 至于模型在哪下载，反正我是在源项目里木有找到下载地址，不得不去下载我参考的知乎文章里作者保存到百度网盘的模型，慢慢下载下来的，

简单修改知乎参考资料的启动代码：

import os
from deoldify.visualize import get_artistic_video_colorizer, get_stable_image_colorizer, get_artistic_image_colorizer
import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")
from PIL import Image

# 该循环只是个人为了批量处理彩色图片变成黑白的从而进行比较所用
#for i in range(6):
   # j = i+1
   # image_raw = Image.open("data/image/彩色" + str(j) + ".png")
   # image_black_white = image_raw.convert('L')
   # image_black_white.save('data/image/wb' + str(j) + '.png')


def colorizer(input_path, output_dir):
    output_path = os.path.join(output_dir, os.path.basename(input_path))
    print("输出路径", output_path)
    #image_colorizer = get_stable_image_colorizer()  # stable稳定版
    image_colorizer = get_artistic_image_colorizer()  # artistic 艺术版
    result = image_colorizer.get_transformed_image(input_path, render_factor=30, post_process=True, watermarked=True)

    if result is not None:
        result.save(output_path, quality=95)
        result.close()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        j = i + 1
        input_image = "黑白" + str(j) + ".png"
        # outpu_image = "wb" + str(j) + "_sta" + ".png"
        colorizer("./data/image/" + input_image, "./data/result/")

个人测试结果介绍：

• (1) 测试图片风格分为：风景，人物，建筑，动物
• (2) 测试图片方式分为：
  • a) 测试原图为彩色，先处理成黑白后再上色
  • b) 测试原图为黑白，直接上色
• (3) 生成图片风格有：稳定形，艺术形
• (4) GPU使用：模型为图片上色时无使用GPU
• (5) 生成时间：上色时间在3s-10s之间
• (6) 生成效果对比如下：
  • 测试原图为彩色，原彩-黑白-艺术-稳定（顺时针）

• Ⅱ 测试原图为黑白，黑白-艺术-稳定（顺时针）

• 可以看出稳定风格的上色效果可能更贴合真实一些也更漂亮，艺术风倒是有种特定滤镜的感觉，有兴趣可以自己下载下来玩一下

结尾

• 个人感觉上色效果还是很漂亮的，只是如果与原图对比肯定还是不一样的甚至差距很大，但是可以作为一种风格，给黑白的照片上色总会有一种惊喜的感觉。
• 如果有使用paddleGAN的兄弟们测试老照片修复的时候，会有一步先上色的处理，本人测试结果就是，这个上色结果就是稳定版的结果，一毛一样
  • paddleGAN修复图片地址：修复
  • 提前告知，目前的paddleGAN修复效果不是很理想