DDColor – 阿里推出的AI圖像上色框架，將黑白圖片變彩色

DDColor是什麼

DDColor是阿里達摩院的研究人員推出的一個開源的AI圖像着色框架，可以一鍵將黑白圖片上色變爲全綵圖像。該方法通過使用雙解碼器架構（像素解碼器和顏色解碼器）來實現對灰度圖像的自動着色，使得生成的彩色圖像更加逼真和生動，旨在解決傳統圖像着色方法中存在的多模態不確定性和高度不適定性問題。

DDColor的工作原理

DDColor的工作原理基於一個端到端的深度學習模型，它通過兩個主要的解碼器組件來實現圖像的着色過程。以下是DDColor的核心工作流程：

1. 特徵提取：首先，使用一個預訓練的圖像分類模型（如ConvNeXt）作爲編碼器，從輸入的灰度圖像中提取高級語義特徵。這些特徵包含了圖像的結構、紋理和對象信息。
2. 像素解碼器：編碼器提取的特徵被送入像素解碼器，該解碼器由一系列上採樣層組成，逐步恢復圖像的空間分辨率。每個上採樣層都與編碼器的對應層通過跳躍連接（shortcut connection）相連，以便在恢復空間結構的同時保留細節信息。
3. 顏色解碼器：顏色解碼器接收來自像素解碼器的多尺度視覺特徵，並生成顏色查詢。這些顏色查詢是學習得到的，用於表示圖像中不同區域的顏色。顏色解碼器通過交叉注意力機制將顏色查詢與圖像特徵相匹配，從而生成與圖像內容相匹配的顏色。
4. 交叉注意力與自注意力機制：在顏色解碼器中，交叉注意力層用於建立顏色查詢與圖像特徵之間的關聯，而自注意力層則進一步細化這些顏色查詢，使其更加精確地反映圖像的語義內容。
5. 顏色豐富度損失：爲了增強生成圖像的顏色豐富度，DDColor引入了一個基於顏色平面標準差和均值的顏色豐富度損失函數。這個損失函數鼓勵模型生成更加多彩和生動的圖像。
6. 融合與輸出：最後，像素解碼器和顏色解碼器的輸出通過一個融合模塊結合起來，生成最終的彩色圖像。這個融合過程通過簡單的點積操作實現，然後通過一個1×1卷積層生成最終的AB（色相和飽和度）通道。
7. 訓練與優化：整個網絡在訓練過程中，通過最小化像素損失、感知損失、對抗損失和顏色豐富度損失來優化模型。這些損失函數共同作用，確保生成的圖像在視覺上逼真，同時保持語義上的一致性。

DDColor的官方入口

• 官方GitHub項目：https://github.com/piddnad/DDColor
• ModelScope運行地址：https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_ddcolor_image-colorization/summary
• Replicate運行地址：https://replicate.com/piddnad/ddcolor

如何使用DDColor

1. 訪問DDColor的ModelScope魔搭社區或Replicate運行地址
2. 上傳你的黑白圖片或選擇示例照片
3. 點擊執行測試，等待圖片上色即可