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第一時(shí)間關(guān)注技術(shù)干貨！

前言

你們家里，有沒(méi)有高顏值的長(zhǎng)輩老照片？

亦或是黑白、亦或是模糊，甚至是褶皺破損。

老照片承載著生命中的每一份意義，那是一代代人的回憶。

今天，Jack Cui 教大家兩個(gè)算法，幫你搞定不清晰的、褶皺的老照片，黑白照片變彩照。

模糊照片，一鍵高清：

褶皺照片，一鍵復(fù)原：

黑白照片，一鍵上色：

在這個(gè)人工智能的時(shí)代，算法都能幫你搞定！

算法

模糊、褶皺照片修復(fù)，是微軟 2020 年最新的一篇 CVPR 文章：

「Bringing Old Photo Back to Life」

黑白照片上色，是一個(gè)經(jīng)典上色老算法（2018年）：

「DeOldify」

1、Bringing Old Photo Back to Life

該文作者來(lái)自香港城市大學(xué)、微軟亞洲研究院、微軟云 + AI 、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)。

作者使用變分自動(dòng)編碼機(jī)（VAE）將圖像變換到隱空間，并在隱空間進(jìn)行圖像恢復(fù)操作。

聽(tīng)不懂，說(shuō)人話！

舉個(gè)例子，國(guó)際象棋大師觀察棋盤(pán) 5 秒，就能記住所有棋子的位置，而常人是無(wú)法辦到的。

但棋子的擺放必須是實(shí)戰(zhàn)中的棋局（也就是棋子存在的內(nèi)在規(guī)則），棋子隨機(jī)擺放可不行。

象棋大師并不是記憶力優(yōu)于我們，而是經(jīng)驗(yàn)豐富，很擅于識(shí)別象棋模式，從而高效地記憶棋局。

自動(dòng)編碼機(jī)（VAE）就是「象棋大師」，它可以找到圖片的內(nèi)在規(guī)則（隱空間），然后通過(guò)自己的方式表示出來(lái)。

作者使用了兩個(gè) VAE：

第一個(gè) VAE 用于將合成的老照片（模糊、磨損）進(jìn)行編碼到隱空間。

第二個(gè) VAE 用于將對(duì)應(yīng)的干凈的老照片進(jìn)行編碼。

然后，在隱空間學(xué)習(xí)從污損的老照片到干凈照片的映射。

就這樣，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)老照片的修復(fù)算法。

這個(gè)有點(diǎn)像在學(xué)習(xí)控制圖片清晰、磨損的一個(gè)特征表示，通過(guò)控制這個(gè)特征，可以達(dá)到修復(fù)破損照片的目的。

論文的修復(fù)效果：

算法開(kāi)源，還有預(yù)訓(xùn)練模型，可以直接測(cè)試效果。

項(xiàng)目地址：

https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

項(xiàng)目依賴(lài)于「Synchronized-BatchNorm-PyTorch」，按照教程配置即可。

第一步，clone 工程：

git clone https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

第二步，進(jìn)入工程目錄，clone 依賴(lài)項(xiàng)目：

cd Face_Enhancement/models/networks/git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorchcp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .cd ../../../
cd Global/detection_modelsgit clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorchcp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .cd ../../

第三步，下載預(yù)訓(xùn)練模型。

cd Face_Detection/wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2bzip2 -d shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2cd ../

然后分別下載 Global 和 Face_Enhancement 的訓(xùn)練好的模型，并解壓，放在對(duì)應(yīng)目錄下：

Global：

https://facevc.blob.core.windows.net/zhanbo/old_photo/pretrain/Global/checkpoints.zip

Face_Enhancement：

https://facevc.blob.core.windows.net/zhanbo/old_photo/pretrain/Face_Enhancement/checkpoints.zip

下載速度慢，或者嫌麻煩，可以下載我打包好的工程，拿來(lái)直接用！

模型、代碼、素材，工程下載地址。

網(wǎng)盤(pán)鏈接（提取碼：jack）：

https://pan.baidu.com/s/1jVjd8dS0j0AnWeFI-7l-eA

使用方法：

沒(méi)有裂痕的圖像修復(fù)，就是圖片不清晰，可以用如下指令：

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

將你想修復(fù)的圖片放到 [test_image_folder_path] 目錄下（自己指定），生成的圖片會(huì)放到 [output_path] 目錄中。

對(duì)于裂痕的圖片，需要額外增加一個(gè)參數(shù)，指令如下：

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

這里需要注意的是，指定的路徑需要使用絕對(duì)路徑。

運(yùn)行效果：

2、DeOldify

「DeOldify」是一個(gè)圖片上色算法。

曾經(jīng)上過(guò)熱搜的修復(fù)百年前老北京的影像，就是用的這個(gè)算法。

一切都是現(xiàn)成的，用起來(lái)很簡(jiǎn)單。

DeOldify 就是一種對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。

其原理是使用 NoGAN 技術(shù)，它結(jié)合了 GAN 訓(xùn)練的優(yōu)點(diǎn)，比如出色的上色效果，同時(shí)也消除了一些副作用，比如畫(huà)面著色不穩(wěn)定、閃爍的現(xiàn)象。

算法出了很久，算法原理教程應(yīng)該很多，這里就不再累述，我們直接看怎么用吧。

項(xiàng)目地址：

https://github.com/jantic/DeOldify

需要配置的上文一樣，安裝一些庫(kù)，然后下載模型權(quán)重文件。

項(xiàng)目工程頁(yè)里詳細(xì)說(shuō)明了下載哪些文件，需要安裝什么。

配置好后，在工程目錄編寫(xiě)如下代碼：

#NOTE:  This must be the first call in order to work properly!from deoldify import devicefrom deoldify.device_id import DeviceId#choices:  CPU, GPU0...GPU7device.set(device=DeviceId.GPU0)
import torch
if not torch.cuda.is_available():    print('GPU not available.')
import fastaifrom deoldify.visualize import *import warningswarnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, message=".*?Your .*? set is empty.*?")
colorizer = get_image_colorizer(artistic=True)
colorizer.plot_transformed_image("test_images/1.png", render_factor=10, compare=True)