AI 图像修复一键上色

说明

本文章针对一键上色pytorch环境的配置和运行过程进行记录,提供所有资料下载。

运行效果：

可以对人物、风景进行自动化的着色，效果非常不错。上图即是恢复1867年的景象。

代码准备

代码下载
https://jihulab.com/smartai/bicolor

环境准备

模型下载，原链接googledrive，在Readme中可找到。百度云下载链接：https://pan.baidu.com/s/1aCAbW29A2iLrRGXBpi3l0A?pwd=180o 提取码：180o
下载后放置到如下图目录中

使用conda批量安装environment.yml中的环境

name: bigcolor
channels:- pytorch- conda-forge- defaults
dependencies:- _libgcc_mutex=0.1=main- _openmp_mutex=5.1=1_gnu- blas=1.0=mkl- bzip2=1.0.8=h7b6447c_0- ca-certificates=2022.6.15=ha878542_0- certifi=2022.6.15=py38h578d9bd_0- cudatoolkit=11.3.1=h2bc3f7f_2- ffmpeg=4.3=hf484d3e_0- freetype=2.11.0=h70c0345_0- giflib=5.2.1=h7b6447c_0- gmp=6.2.1=h295c915_3- gnutls=3.6.15=he1e5248_0- intel-openmp=2021.4.0=h06a4308_3561- jpeg=9e=h7f8727e_0- lame=3.100=h7b6447c_0- lcms2=2.12=h3be6417_0- ld_impl_linux-64=2.38=h1181459_1- libffi=3.3=he6710b0_2- libgcc-ng=11.2.0=h1234567_1- libgomp=11.2.0=h1234567_1- libiconv=1.16=h7f8727e_2- libidn2=2.3.2=h7f8727e_0- libpng=1.6.37=hbc83047_0- libstdcxx-ng=11.2.0=h1234567_1- libtasn1=4.16.0=h27cfd23_0- libtiff=4.2.0=h2818925_1- libunistring=0.9.10=h27cfd23_0- libuv=1.40.0=h7b6447c_0- libwebp=1.2.2=h55f646e_0- libwebp-base=1.2.2=h7f8727e_0- lz4-c=1.9.3=h295c915_1- mkl=2021.4.0=h06a4308_640- mkl-service=2.4.0=py38h7f8727e_0- mkl_fft=1.3.1=py38hd3c417c_0- mkl_random=1.2.2=py38h51133e4_0- ncurses=6.3=h5eee18b_3- nettle=3.7.3=hbbd107a_1- numpy=1.22.3=py38he7a7128_0- numpy-base=1.22.3=py38hf524024_0- openh264=2.1.1=h4ff587b_0- openssl=1.1.1p=h5eee18b_0- pillow=9.0.1=py38h22f2fdc_0- pip=22.1.2=py38h06a4308_0- python=3.8.13=h12debd9_0- python_abi=3.8=2_cp38- pytorch=1.10.1=py3.8_cuda11.3_cudnn8.2.0_0- pytorch-mutex=1.0=cuda- readline=8.1.2=h7f8727e_1- six=1.16.0=pyhd3eb1b0_1- sqlite=3.38.5=hc218d9a_0- tk=8.6.12=h1ccaba5_0- torchvision=0.11.2=py38_cu113- typing_extensions=4.1.1=pyh06a4308_0- wheel=0.37.1=pyhd3eb1b0_0- xz=5.2.5=h7f8727e_1- zlib=1.2.12=h7f8727e_2- zstd=1.5.2=ha4553b6_0- pip:- absl-py==1.1.0- cachetools==5.2.0- charset-normalizer==2.1.0- google-auth==2.9.0- google-auth-oauthlib==0.4.6- grpcio==1.47.0- idna==3.3- imageio==2.19.3- importlib-metadata==4.12.0- markdown==3.3.7- networkx==2.8.4- oauthlib==3.2.0- packaging==21.3- protobuf==3.19.4- pyasn1==0.4.8- pyasn1-modules==0.2.8- pyparsing==3.0.9- pywavelets==1.3.0- requests==2.28.1- requests-oauthlib==1.3.1- rsa==4.8- scikit-image==0.19.3- scipy==1.8.1- setuptools==59.5.0- tensorboard==2.9.1- tensorboard-data-server==0.6.1- tensorboard-plugin-wit==1.8.1- tifffile==2022.5.4- timm==0.6.5- torch-ema==0.3- tqdm==4.64.0- urllib3==1.26.10- werkzeug==2.1.2- zipp==3.8.0

运行

如果要对单张图片运行：

./scripts/demo.sh ~/Downloads/WechatIMG5879.jpeg

批量运行：

./scripts/colorize.real.sh

可修改图片目录，如下是脚本内容

#!/bin/bash
res=256
# INFERENCE
python -W ignore colorize_real.py \--path_ckpt 'ckpts/bigcolor' \--path_input 'images_gray/new'\  # 这里改为要处理的图片目录--epoch 11 \--size_target $res \--type_resize 'powerof' \--topk 1 \--seed -1 \--use_ema

执行效果如下：

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