底层视觉简介
底层视觉（即视觉增强）是计算机视觉中的一个分支，它专注于提高图像整体的观看体验。如果 “中高层视觉” 关注的是如何让计算机理解图像中的内容，那么底层视觉则致力于解决图像的清晰度、色彩、时序等各类画质问题。这些问题的出现与拍摄环境、设备等因素有关，而视觉增强技术则旨在修复这些问题，提供更好的视觉观看体验。
底层视觉的应用也非常广泛，涉及老照片修复、超高清增强、媒资管理、AIGC 内容生成与编辑等多个领域。接下来，我们简单介绍几个常见的底层视觉画质增强任务。
超分辨率（Super-Resolution，简称 SR）是一种图像处理技术，旨在将低分辨率图像转换为高分辨率图像。超分辨率技术在计算机视觉、医学成像、卫星图像等领域广泛应用。输入低清图片，比如64x64分辨率的图片，可以通过超分辨率算法将其变为4倍甚至16倍大小，输出非常高清的图片。
图像上色（Image Colorization）指的是将黑白或灰度图像转换为彩色图像的过程，它是一种常见的图像处理技术。图像上色在许多领域都具有重要的应用，如电影、动画、印刷、医学成像等。
图像补全（Image Inpainting）是一种图像处理技术，旨在通过填补丢失的部分来恢复图像的完整性。它可以用于修复损坏的图像、去除图像中的噪声和纹理、去除水印等。例如，有些时候照片里出现了部分不想要的内容，这时便可以将该部分进行抹除，然后利用图像补全算法自动生成被抹除的部分，达到想要的效果。
图像修复（Image Restoration）是一种图像处理技术，旨在通过去除图像中的噪声、模糊、失真等问题来恢复图像的清晰度和细节。它可以用于修复老照片、去除图像中的瑕疵、恢复图像中的细节等。
ModelScope 官网提供了大量底层视觉任务的算法体验，除了上文提到的应用，还提供了色彩增强、时域增强、画质评估等能力。
接下来，以ModelScope提供的“老照片修复”创空间为例，讲解底层视觉算法的一个简单应用。
受拍摄设备和时代因素的限制，多年前的老照片可能存在诸如黑白、噪点等画质问题，导致其表现效果不佳。不过，通过使用 ModelScope 的老照片修复应用，我们可以让这些老照片重新焕发生机，呈现出更加鲜活的色彩和清晰的画面。
进入ModelScope官网，我们通过“模型库”的“画质增强”专题，可以进入 “AI老照片修复”创空间应用。
应用整体界面如上图。
选择一张示例图片，然后点击“一键修复”，处理前后效果如图。
如果想了解该创空间应用使用到的某个具体模型的详细信息，可以点击右上角的 “关联模型”，然后选择需要了解的模型，进入该模型的页面查看。
查看空间文件，其中的app.py 文件包含了应用的核心代码。
180-210 行通过逐步定义各个组件，构建了一个Gradio 应用。209 行定义了“一键修复”按钮按下调用的函数，即inference() 函数。
Inference() 函数的定义从第20 行开始，其接收 4 个参数，分别是图片以及 3个页面上提供的处理选项。在函数内，首先对图像进行resize，然后对图像做编码获得URL。
接下来，对于每个模型，构造一个字典并调用 call_demo_service() 函数。该函数使用每个 ModelScope 模型在其模型页面右侧展示的体验功能，通过构建HTTP请求调用该能力。这样做的优势在于，可直接通过发调用的方式完成操作，不消耗本地资源。整个过程按顺序调用了 4 个模型，依次为图像去噪、图像上色、人像增强、色彩增强（顺序可调换），最后返回结果图像。
图像上色简介
经过深度学习算法的发展，图像上色技术已经可以实现和人类手工上色相媲美的结果。传统的图像上色需要艺术家进行辛勤的工作和广泛的调研，而对于黑白历史老照片，通常需要长达数月的时间才能实现较好的上色效果。相比之下，深度学习算法可以更快速、更准确地实现图像上色。
在深度学习算法中，图像上色通常使用卷积神经网络（CNN）进行实现。通过训练神经网络，可以将黑白图像中的特征映射到相应的色彩空间中，从而实现图像上色的目的。在训练过程中，算法可以学习到图像中的颜色分布和纹理信息等特征，从而实现较好的上色效果。
黑白图像在计算机中通常使用二维网格来进行存储和表示，每个像素有一个值用于表示亮度，取值范围一般为 0-255，对应黑色到白色。在图像上色时，深度学习算法需要将这些亮度值转换成相应的颜色值，从而实现对图像的上色。
常见的彩色图像通常由三个颜色通道组成，分别是红色（R）、绿色（G）和蓝色（B），即 RGB。这三个通道的取值范围为 0-255，任何一种颜色都可以由这三种基本颜色的不同强度组合而成。
在图像上色中，我们通常需要训练一个人工智能模型，学习并搜索一个能够将灰度网格转化为三通道颜色网格的函数。
除了 RGB 色彩空间外，还有一种常见的色彩空间是 Lab 色彩空间。
Lab 色彩空间中，L 代表亮度，a 和 b 分别代表从绿色到红色的分量和从蓝色到黄色的分量。L 通道的取值范围为 0-100，L 越大，亮度越高，0 代表黑色，100 代表白色。a 和 b 的取值范围一般为 - 128 到+ 127，其中 0 代表灰色。
在上图中，我们将左侧的彩色图像分解成 L、a、b 三个通道，并将其可视化。可以看到，L 通道表示图像的亮度信息，a 和 b 通道分别表示图像的颜色信息，其中 a 通道从绿色到红色变化，b 通道从蓝色到黄色变化。
相比于 RGB 色彩空间，Lab 色彩空间在图像上色任务中具有更好的表现。Lab 色彩空间能够带来几个好处：首先，可以在最终的预测中充分利用原图像的灰色通道。一个有趣的科学事实是：人类眼睛中 94% 的细胞接受亮度，剩下 6% 用于感受颜色。
因此，灰色通道对于整体视觉效果非常重要。其次，直接从灰色的单通道图像预测 RGB 的三通道彩色图像比较困难，但是如果只预测 a 和 b 两个通道，则难度会降低。最后，Lab 的颜色空间设计是基于人对颜色的感觉，它是感知均匀的，即 Lab 三个通道中的数字变化的幅度一样，则给人带来的视觉上的变化幅度也相近，更有利于模型的学习。
当前，学术界流行的几个图像上色评价指标主要包括：
- FID（Fréchet Inception Distance）：通过计算生成图像与真实图像之间分布的距离，来评价生成图像的质量。该指标综合考虑了图像在特征空间中的分布和结构信息，因此是一种比较全面的评价指标。
- Colorfulness Score：衡量图片色彩鲜艳的程度，一般而言，色彩越鲜艳，Colorfulness Score 越高。该指标可以用来评价上色图像的颜色饱和度和鲜艳度，因此在某些应用场景下也具有重要的作用。
- User Study：是人类对图片的主观评价，通常需要通过调查问卷等方式来进行。虽然该指标存在一定的主观性，但它可以为上色算法的改进提供有价值的反馈信息，因此也是一种重要的评价指标。
Transformer 是 Google 在 2017 年提出的一种知名模型，最近大火的 ChatGPT 也使用了 Transformer 模型。它的主要特点是利用了自注意力机制来实现输入序列的编码和解码，从而能够更好地处理长序列数据。
在自然语言领域，Transformer 已经被广泛应用于机器翻译、语言模型等任务，并且取得了很好的效果。近年来，Transformer 也开始在计算机视觉领域得到广泛应用，例如图像分类、目标检测等任务。由于 Transformer 模型具有高效、灵活等特点，因此成为了计算机视觉领域的一项基础技术。
