AI技术已达如此高度:去码、上色6到飞起

简介: AI技术已达如此高度:去码、上色6到飞起在图片处理领域这块,AI刷的存在感越来越多。早前笔者就介绍过AI无损放大图片、AI去除马赛克、AI自动给线稿上色之类的玩法,现在,又有人给笔者推荐了一个AI黑科技——黑白照片一键变彩色。

--------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”,关注我,随时分享机器智能最新行业动态及技术干货----------

在图片处理领域这块,AI 刷的存在感越来越多。早前笔者就介绍过 AI 无损放大图片、AI 去除马赛克、AI 自动给线稿上色之类的玩法,现在,又有人给笔者推荐了一个 AI 黑科技——黑白照片一键变彩色。

image.png

AI 在图片处理领域频频刷存在感,就算是马赛克,AI 技术也能修复成高清,现在 AI 还能上色了!

是的,AI 可以让黑白照自动变成彩色照片了!我们知道黑白照片上色的难点,在于它其中并没有包含任何色彩信息,需要靠人来辨认物体的什么,然后靠想象、脑补才能猜出黑白照应有的颜色,靠人工填上去。而现在,AI 也可以做到这一点?据介绍,这个“Colourise.sg”网站,利用了机器学习和神经网络算法,利用数十万张的照片建立了着色模型,我们一起来看看它到底靠不靠谱。

Colourise.sg是一个来自于新加坡的网站,在国内连接速度并不算快,有时候会出现连接问题。

image.png

Colourise.sg页面

Colourise.sg 的使用很简单,开启网页后,滚动到页面下方的交互框,就可以上传图片了。使用前,可以需要先做一个人机验证,判断你是不是真人,有时候这个验证码会刷不出来,多刷几次就可以了。

image.png

在这个框框上传需要上色的图片

Colourise.sg 一次只能为一张黑白照片上色,上传黑白照片后,Colourise.sg 很快就会给出结果。Colourise.sg 给出的结果还是很好玩的,提供了原图和上色后图片的对比图,而且用户可以拖动原图和上色图片的分界线,作更详细的比较。

Colourise.sg 的 AI 上色效果如何?我们来看看几组照片。

首先是一张二战历史照片。这张照片原本就是黑白照,可以看到 Colourise.sg 的上色效果还是比较自然的,但一些细节也有翻车的情况,总体来说比较好评。

我们再用现代的彩色照片来测试 Colourise.sg 的功力。这里先利用 PhotoShop 的去色程序,将一张彩色照片去色,然后再将它上传到 Colourise.sg 用 AI 上色,对比原先的彩色照片,看看 Colourise.sg 的上色到底是不是真的那么神奇。

首先来看两张风景照。

1.png

2.png

可以看到,Colourise.sg 总体来说还是比较自然的。它能够比较好地判断天空、海水、沙滩、绿植等要素,并给出了较为正确的色彩。特别是海边的这张照片,上色效果已经接近以假乱真,和原片只有风格上的差异而已。不过 Colourise.sg 对于一些细节的把控仍是有问题的,例如无法分辨枯叶和绿叶,只能笼统地将植物都填上绿色,对比原图色彩单调了不少。

再来看一张室内照。

3.png

这张照片Colourise.sg 的处理效果是不太理想的。和原图相比,Colourise.sg 上色的版本丢失了很多色彩,而且反差不强烈。对于室内布置的人造物,Colourise.sg 似乎没有太多的上色方案,毕竟和自然物体相比,人造物体的颜色有更多的可能性,Colourise.sg 的上色趋于保守也是可以理解的。但 Colourise.sg 竟然也没正确还原盆栽绿植的颜色,这就有点令人失望了。

最后我们来看一张食物的照片。

4.png

这简直就是翻车现场。Colourise.sg 基本没有起到上色的作用,换言之 Colourise.sg 根本就不知道这些食物、餐具应该的什么颜色。食物、餐具也是人造物,看来 Colourise.sg 对没有固定颜色搭配的物品,上色的确不擅长。

总结

可见,Colourise.sg 的能力还是比较局限的。对于自然景观、人脸皮肤等颜色比较固定的对象,Colourise.sg 能够正确上色;而对于家具、食物、餐具等颜色千万种的事物,Colourise.sg 就难以应付了。当然,随着数据库的进一步充实,AI 是可以继续进步的,期待今后有更好的 AI 上色方案吧。

image.png

原文链接:https://ai.51cto.com/art/202008/622706.htm

目录
相关文章
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索AI技术在文本生成中的应用与挑战
【9月更文挑战第26天】本文深入探讨了AI技术在文本生成领域的应用,并分析了其面临的挑战。通过介绍AI文本生成的基本原理、应用场景以及未来发展趋势,帮助读者全面了解该技术的潜力和局限性。同时,文章还提供了代码示例,展示了如何使用Python和相关库实现简单的文本生成模型。
44 9
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI与未来医疗:革命性的技术融合
本文探讨了人工智能(AI)在未来医疗领域的应用及其潜在影响。通过分析当前的技术进步和具体案例,如AI辅助诊断、个性化治疗方案及医疗机器人等,展示了AI如何提高医疗服务的效率和准确性,降低医疗成本,并增强患者的治疗体验。同时,文章也讨论了AI在医疗中面临的伦理和隐私问题,以及解决这些问题的可能途径。最后,本文对AI在未来医疗中的前景进行了展望,指出其将继续深刻改变医疗保健行业,为患者和医疗专业人员带来更多福祉。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
AI与未来医疗:技术的飞跃与挑战
在当今科技迅速发展的时代,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到各行各业。特别是在医疗领域,AI的潜力和应用前景令人瞩目。本文将探讨AI在未来医疗中的角色,分析其带来的变革与挑战,并展望未来的发展方向。
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI技术在智能客服系统中的应用与挑战
【9月更文挑战第32天】本文将探讨AI技术在智能客服系统中的应用及其面临的挑战。我们将分析AI技术如何改变传统客服模式,提高服务质量和效率,并讨论在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
112 65
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
利用AI技术实现智能垃圾分类
【8月更文挑战第67天】随着人工智能技术的不断发展,越来越多的应用场景开始涌现。本文将介绍如何利用AI技术实现智能垃圾分类,通过代码示例和实际应用案例,帮助读者了解AI技术在垃圾分类领域的应用价值和潜力。
46 19
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI技术在医疗领域的应用
【8月更文挑战第67天】随着人工智能技术的不断发展,其在医疗领域的应用也日益广泛。本文将探讨AI技术在医疗领域的应用,包括辅助诊断、个性化治疗方案和智能医疗设备等方面。通过实例分析,我们将了解AI技术如何改变传统医疗模式,提高医疗服务的质量和效率。
40 16
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术:从理论到实践——以Chatbot为例
AI技术:从理论到实践——以Chatbot为例
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术:从理论到实践的探索之旅
AI技术:从理论到实践的探索之旅
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI与创意产业:艺术与技术的交叉点
【10月更文挑战第10天】AI与创意产业的融合是未来的必然趋势。这种融合不仅改变了艺术创作的方式,还提升了创意产业的效率和创新能力。然而,我们也需要认识到AI在创意产业中的应用所面临的挑战和问题,并寻找解决方案。通过科技与艺术的跨界合作,我们可以共同推动创意产业的创新发展,为人类社会带来更多的美好和惊喜。 AI与创意产业的交叉点既是机遇也是挑战。只有不断探索和创新,我们才能在这个充满变革的时代中立于不败之地。
|
3天前
|
SQL 存储 人工智能
OceanBase CTO杨传辉谈AI时代下数据库技术的创新演进路径!
在「DATA+AI」见解论坛上,OceanBase CTO杨传辉先生分享了AI与数据库技术融合的最新进展。他探讨了AI如何助力数据库技术演进,并介绍了OceanBase一体化数据库的创新。OceanBase通过单机分布式一体化架构,实现了从小规模到大规模的无缝扩展,具备高可用性和高效的数据处理能力。此外,OceanBase还实现了交易处理、分析和AI的一体化,大幅提升了系统的灵活性和性能。杨传辉强调,OceanBase的目标是成为一套能满足80%工作负载需求的系统,推动AI技术在各行各业的广泛应用。关注我们,深入了解AI与大数据的未来!

热门文章

最新文章