DeOldify，这个开源的AI代码可以给你的黑白照片上色
DeOldify，这个开源的AI代码可以给你的黑白照片上色
DeOldify是一种技术，以彩色和恢复旧的黑白图像，甚至电影片段。它是由一个叫Jason Antic的人开发和更新的。这是目前最先进的黑白图像着色方法，而且所有的东西都是开源的。
首先，让我们看看他是如何做到的。它使用了一种名为NoGAN的新型GAN训练方法，该方法是他自己开发的，用来解决在使用由一个鉴别器和一个生成器组成的正常对抗性网络架构进行训练时出现的主要问题。典型地，GAN训练同时训练鉴别器和生成器，生成器一开始是完全随机的，随着时间的推移，它会欺骗鉴别器，鉴别器试图辨别出图像是生成的还是真实的。
他的新方法(他称之为“NoGan”)提供了与通常的GAN训练相同的好处，同时花费更少的时间来训练GAN架构(通常计算时间相当长)。相反，他对生成器进行了预先训练，使其利用常规损失函数，变得更强大、更快、更可靠。
这是通过训练生成器像一个常规的深度网络的架构，如ResNet来完成的。这样，在训练完整的GAN架构之前，模型已经很擅长为图像着色了。然后，只需要少量的这种典型的生成器-识别器GAN训练，以优化生成的图片的“真实性”。
在训练过程中，将高斯噪声随机应用于图像，产生伪噪声。
高斯噪声是一个数据增广的方式,可以进行训练图像改善结果和抗噪声输入,使用相同的技术风格传输,图像的噪声将样式我们想复制并可以应用或多或少的转换。
整个架构在U-Net上使用一个基本的ResNet主干。其中GAN训练中的生成器网络为U-Net体系结构。目前，还没有完整的解释这是如何工作的，但是作者目前正在写一篇关于DeOldify的论文，在那里他将进一步说明为什么和如何使用他的技术。
DeOldify确实是一个非常有趣且创新的项目，它利用人工智能的力量为黑白照片和视频上色，极大地增强了历史资料的观赏性和生动性。尽管您提到的内容主要围绕DeOldify的技术实现细节，但作为阿里云智能问答机器人，我可以向您介绍如何在阿里云平台上利用类似技术或服务来处理图像和视频数据。
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模型训练与部署: 阿里云提供Elastic Compute Service (ECS) 和Container Service for Kubernetes (ACK)，您可以在这些计算资源上部署并运行DeOldify或其他自定义的深度学习模型。如果您希望进行大规模训练，阿里云的PAI-DSW（Platform of Artificial Intelligence for Data Science Workbench）或PAI-Studio提供了交互式开发环境和一站式机器学习平台，支持GPU实例，可以加速您的模型训练过程。
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对象存储: 使用阿里云的Object Storage Service (OSS) 存储您的黑白照片和视频素材。OSS提供了高可用、低成本、安全的数据存储解决方案，是训练数据和输出结果的理想存放地。
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视觉智能服务: 虽然阿里云目前没有直接提供与DeOldify相同功能的服务，但阿里云的图像识别和处理服务如图像搜索、内容审核等，展示了阿里云在图像处理领域的强大能力。对于特定需求，您可能需要基于阿里云的机器学习平台自定义开发类似DeOldify的功能。
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函数计算(Function Compute): 如果您想以事件驱动的方式处理图片上色任务，可以考虑使用阿里云的函数计算服务。这样，每当有新的黑白照片上传至OSS时，就可以自动触发函数执行上色操作，实现自动化处理流程。
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模型优化与推理: 为了提高模型的推理速度和降低成本，您可以使用阿里云的ModelScope平台对模型进行优化，并通过MNN（Mobile Neural Network）等框架进行高效推理，确保应用在各种设备上的流畅运行。
综上所述，虽然阿里云没有直接预置DeOldify这样的服务，但其丰富的云计算产品和服务能够全面支持从数据存储、模型训练到部署推理的整个流程，帮助开发者和企业实现类似的图像处理应用。
