BigColor – koloryzacja zdjęć przy pomocy sztucznej inteligencji.
W jednym z ostatnich artykułów na naszym technologicznym blogu przedstawiałem algorytm GFPGAN służący do poprawy jakości starych fotografii o niskiej rozdzielczości. Jednak po takiej poprawie warto by było zamienić czarno białą fotografię w kolorową. Jest wiele metod, które tego dokonują, jednak nie zawsze z zadawalającą jakością odwzorowywania kolorów, ale znalazłem rozwiązanie skuteczniejsze od większości znanych rozwiązań służących do tego celu.
Algorytm BigColor
Algorytm BigColor to nowatorskie podejście do koloryzacji, które zapewnia żywą kolorystykę dla różnorodnych obrazów szczególnie przyrody o złożonych strukturach. Twórcy tej nowatorskiej metody koloryzowania obrazów tak wyjaśniają jej działanie: „…proponujemy inspirowaną BigGAN sieć enkoder-generator, która wykorzystuje przestrzenną mapę cech zamiast spłaszczonego przestrzennie kodu ukrytego BigGAN, co skutkuje powiększoną przestrzenią reprezentacji. Nasza metoda umożliwia solidną koloryzację różnych danych wejściowych w jednym przejściu do przodu, obsługuje dowolne rozdzielczości wejściowe i zapewnia multimodalne wyniki kolorowania.”. To tyle od pomysłodawców tego algorytmu. Cały projekt dostępny jest na GitHub.com i umożliwia w pełni skorzystania z tej metody koloryzowania zdjęć bezpłatnie oraz rozwijania modelu poprzez własny trening. Przetestowałem model na Windows 10 z Anaconda, z pewnymi problemami udało mi się w końcu uruchomić kolorowanie obrazów. Jednak postanowiłem pójść trochę dalej wykorzystując najpierw algorytm GFPGAN do poprawy jakości czarno białych fotografii a następnie BigColor do ich koloryzacji. Efekty zobaczcie sami.
Link do projektu: https://github.com/KIMGEONUNG/BigColor
