微軟又一開源力作！專門針對老舊照片

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微軟研究團隊萬紫寧、張波等人開發(fā)了一種新的基于AI算法，用于通過深度學習恢復老舊照片，與通過監(jiān)督學習還原舊照片的方式不同，真實照片的降級很復雜。

bringing-old-photos-back-to-life作者使用變分自動編碼機（VAE）將圖像變換到隱空間，并在隱空間進行圖像恢復操作。這種轉(zhuǎn)換可以很好的體現(xiàn)出真實照片。

此外，為了解決一張舊照片中的多種退化，bringing-old-photos-back-to-life設(shè)計了一個全局分支和局部非全局分支，全局分支專門針對結(jié)構(gòu)化缺陷（例如劃痕和灰塵點）的功能，局部非全局分支主要針對非結(jié)構(gòu)化缺陷（例如噪聲和模糊度），bringing-old-photos-back-to-life在隱空間中融合了兩個分支，從而提高了從多個缺陷還原舊照片的能力。關(guān)注公眾號 逆鋒起筆，回復 pdf，下載你需要的各種學習資料。

如何使用

該項目依賴于「Synchronized-BatchNorm-PyTorch」，按照教程配置即可。首先，你需要安裝和下載預訓練的模型，然后就可以通過一個簡單的命令輕松回復舊照片。

對于沒有劃痕的圖像：

python?run.py?--input_folder?[test_image_folder_path]?\
??????????????--output_folder?[output_path]?\
??????????????--GPU?0

對于有刮擦的圖像：

python?run.py?--input_folder?[test_image_folder_path]?\
??????????????--output_folder?[output_path]?\
??????????????--GPU?0?\
??????????????--with_scratch

注意：請嘗試使用絕對路徑。最終結(jié)果將保存在中./output_path/final_output/。

目前，微軟不打算直接發(fā)布帶有標簽的有劃痕舊照片數(shù)據(jù)集。如果你想要得到配對的數(shù)據(jù)，你可以使用官方提供的預訓練模型來測試收集到的圖像，以獲得標簽。

下面我們還是來看看幾組不同照片的還原效果吧：

點個『在看』支持下?