Привет всем, я обнуляю ~, сегодня я поделюсь с вами забавным сайтом, просто загрузите старые местные фотографии, и тогда сайт автоматически раскрасит черно-белые фотографии.
Старая фотографиятехнология окрашиванияНа самом деле, он вышел очень рано, в мае прошлого года мастер технологии Up на станции BХижина создания игр в ТэгуС помощью искусственного интеллекта были восстановлены старые изображения Пекина 100-летней давности (то есть династии Цин), а цветовой тон изображений был изменен с черно-белого на цветной.
Здесь в качестве демонстрации используется основное видео Up, в котором используется не только технология раскрашивания, но ивосстановление изображенияТехнологии;
овосстановление изображенияНа данный момент я не нашел относительно простого в использовании и бесплатного веб-сайта с открытым исходным кодом, и то, что я вижу, в основном платное.
Взяв приведенный выше веб-сайт электронной коммерции в качестве примера, вот стоимость услуги по восстановлению и окраске старых фотографий; согласно изображению на дисплее продукта, вы можете видеть, что эффект восстановления довольно хороший, но цена немного дороже (1 HKD эквивалентен 0,8 юаня), ,восстановление изображенияЕсли вы не можете найти лучший инструмент на данный момент, вы можете только воспроизвести статью в смежной области и написать статью, чтобы представить ее всем.
Веб-сайт, представленный на этот раз, называетсяDeep AI, который делится некоторыми передовыми документами, результатами исследований, информацией и т. д. В дополнение к предоставлению высококачественных информационных носителей, веб-сайт также предоставляет некоторые объявления о вакансиях и другую связанную информацию.
Вводная информация об этом веб-сайте не включена в Google и Baidu, но с домашней страницы Github она должна быть сформирована группой энтузиастов AI. [Используйте возможности искусственного интеллекта для разработки приложений для работы с изображениями и видео.】
Один из модулей на сайте, который я считаю наиболее интересным и важным, касается предварительной реализации содержания исследования, обученная сеть глубокого обучения предоставляет интерфейс вызова API на сайте, и посетители могут легко применять технологии к собственным данным. , снижая порог для использования.
В интерфейсе API, представленном на веб-сайте [Deep AI], используется множество технологий:Раскрашивание изображения, распознавание лиц, миграция сетки, сверхвысокое разрешение, шумоподавление изображения, определение позы человека, генерация изображения из текста и т. д.,
Слишком много всего, чтобы представить, поэтому я прикреплю скриншот ниже (только часть):
Сегодня здесь кратко представим две технологии:Раскрасить черно-белые фотографииисупер разрешение;
супер разрешение
URL-адрес:О, Shoot.org/machine- ааааа…
Супер разрешение это увеличение разрешения изображения через сеть, сделать размытое изображение более четким и исходная информация на изображении не потеряется, эффект после открытия веб-страницы следующий
Веб-сайт предоставляет два способа загрузки изображений: 1. Локальная загрузка, нажмите, чтобы загрузить[Image]Кнопка 2, URL-адрес загрузки, загрузка через URL-адрес изображения, нажмите кнопку [url upload] кнопка;
После загрузки изображения веб-сайт автоматически обработает загруженное изображение и сохранит его после обработки.Метод использования следующий:
Взгляните на эффект после обработки, перед обработкой со сверхвысоким разрешением выглядит следующим образом, размер изображения составляет 14,4 КБ.
После обработки размер изображения составляет 745 КБ, что почти в 50 раз больше.
Если вы внимательно присмотритесь, то изображение действительно будет четким, но вы обнаружите, что есть некоторые дефекты, а некоторые области изображения будут казаться искаженными и искаженными;
Раскрашивание картинки
URL-адрес:О, Shoot.org/machine- ааааа…
Раскрашивание картинкиКак использовать исупер разрешениеаналогично, см.супер разрешениеКак пользоваться, здесь только показаны рендеры до и после обработки
Перед обработкой:
После обработки:
Перед обработкой:
После обработки:
Эффект выглядит неплохо, но если присмотреться, то цветовые тона в интернете все холодные, голубые, фиолетовые и светло-желтые; по сравнению с исходным черно-белым изображением большого контраста нет; относительно ярко-красный , ревень и т. д. Теплых тонов очень мало, и есть много возможностей для улучшения эффекта затенения.
На сайте много очень интересных технологий, я не буду их здесь представлять, а заинтересованные друзья могут изучить их сами;
Кроме того, в дополнение к ручной загрузке изображений, если вам нужно обработать больше изображений (или видео), вы также можете использовать языковые скрипты, такие как Python, curl, Javascripts и т. д.; веб-сайт для конкретного использования также предоставляет инструкции по документации, здесь Выкладываю. Давайте вызовем метод API в Python:
# Ensure your pyOpenSSL pip package is up to date
# Example posting a image URL:
import requests
r = requests.post(
"https://api.deepai.org/api/colorizer",
data={
'image': 'YOUR_IMAGE_URL',
},
headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'}
)
print(r.json())
# Example posting a local image file:
import requests
r = requests.post(
"https://api.deepai.org/api/colorizer",
files={
'image': open('/path/to/your/file.jpg', 'rb'),
},
headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'}
)
print(r.json())
Ну вот и все содержание этой статьи.Наконец, спасибо за прочтение!