【干货】手把手教你用神经网络实现“PS上色”

着色或向单色照片添加颜色的过程既是一门艺术也是科学，因为它通常要求你对肤色、服装和物理对象的色调进行推断。它也需要精确性和实践来取得好的结果。

现在，新训练的神经网络就可以做到以上这些，就像在调色板中选择颜色一样简单。虽然之前关于照片自动着色的研究已经取得了一定程度的成功，但它们远非完美——包括一个被称为“Algorithmia”的算法，即使它可以根据需要对图片进行着色。

来自加州大学-伯克利分校的一组研究人员（包括一些建立Algorithmia的人），提出了一种使用神经网络来使照片着色的方法，只需要人工提取照片中特定区域或对象的色调，便可得到更好和更个性化的结果，特别是具有许多不同对象的复杂图像。

新系统只要求你选择你想要系统分配给图像中对象的颜色，同时，它还会兼顾其他。根据研究人员的说法，那些没有PS基础的人，仅仅花一分钟的时间就能让专业人士误以为系统上色的结果是原始的彩色照片。

该团队希望最终将其系统转变为图像处理软件的一部分。你可以在以下这个页面上找到本文的研究报告。

附研究报告网址：

https://richzhang.github.io/ideepcolor/

如果你也想要自己构建一个这样的神经网络，可以从以下这个GitHub库中下载工具尝试。

附项目地址：

https://github.com/junyanz/interactive-deep-colorization