DDcolor是一款AI上色工具,運用先進的AI技術能夠幫助用戶對黑白的圖片進行自動上色處理,讓圖片變得生動起來,讓你輕松的完成各種圖片的上色工作。軟件為本地部署,無需網絡和注冊賬號,讓用戶能夠輕松方便的進行使用。
軟件簡介
DDColor是阿里達摩院的研究人員推出的一個開源的AI圖像著色框架,可以一鍵將黑白圖片上色變為全彩圖像。該方法通過使用雙解碼器架構(像素解碼器和顏色解碼器)來實現對灰度圖像的自動著色,使得生成的彩色圖像更加逼真和生動,旨在解決傳統圖像著色方法中存在的多模態不確定性和高度不適定性問題。
軟件原理
特征提取:首先,使用一個預訓練的圖像分類模型(如ConvNeXt)作為編碼器,從輸入的灰度圖像中提取高級語義特征。這些特征包含了圖像的結構、紋理和對象信息。
像素解碼器:編碼器提取的特征被送入像素解碼器,該解碼器由一系列上采樣層組成,逐步恢復圖像的空間分辨率。每個上采樣層都與編碼器的對應層通過跳躍連接(shortcut connection)相連,以便在恢復空間結構的同時保留細節信息。
顏色解碼器:顏色解碼器接收來自像素解碼器的多尺度視覺特征,并生成顏色查詢。這些顏色查詢是學習得到的,用于表示圖像中不同區域的顏色。顏色解碼器通過交叉注意力機制將顏色查詢與圖像特征相匹配,從而生成與圖像內容相匹配的顏色。
交叉注意力與自注意力機制:在顏色解碼器中,交叉注意力層用于建立顏色查詢與圖像特征之間的關聯,而自注意力層則進一步細化這些顏色查詢,使其更加精確地反映圖像的語義內容。
顏色豐富度損失:為了增強生成圖像的顏色豐富度,DDColor引入了一個基于顏色平面標準差和均值的顏色豐富度損失函數。這個損失函數鼓勵模型生成更加多彩和生動的圖像。
融合與輸出:最后,像素解碼器和顏色解碼器的輸出通過一個融合模塊結合起來,生成最終的彩色圖像。這個融合過程通過簡單的點積操作實現,然后通過一個1×1卷積層生成最終的AB(色相和飽和度)通道。
訓練與優化:整個網絡在訓練過程中,通過最小化像素損失、感知損失、對抗損失和顏色豐富度損失來優化模型。這些損失函數共同作用,確保生成的圖像在視覺上逼真,同時保持語義上的一致性。
使用說明
下載解壓后運行MGcolor.exe等待模型加載完成后,拖入圖片文件即可。待處理照片路徑和圖片名不能包含中文。
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