只需30秒，黑白照片迎来彩色春天

文|寻找不同的蜜蜂

对于当下年轻人，获取最新、最快的消息来源莫过于头条了，因为，用户关注的才是真正的头条。

我平时比较喜欢看一些人工智能，艺术和学习方面的内容。因此，头条也很智能的给我推荐了机器学习，ps和读书等相关内容。算法很犀利，学习很深度。

上班忙了一上午，吃饭排队，习惯性掏出手机，打开头条，开始碎片化“学习”。无意中看到一个标题：旧照片，老照片，用这个工具就搞定了。在我将要点进去的那一瞬间，大脑第一反应，人工智能？

当我点进去一看，很遗憾！还是需要使用ps修图，叠加不同蒙板后的效果图。

那么，当这篇文章被以下三类人群阅读后，会有什么样的反响？

1）对于ps达人来说，小意思，分分钟的事情，人与背景的边界处理的也是极好的！

2）对于有一定ps水平的人来说（我属于此类），不难，就是需要花点时间对人和背景分别上色，最后组合。但处理交界面时，会看出是Ps出来的。

3）对于不会ps的人来说，这跟白说一样，什么是蒙板，如何操作？完全不懂啊！对着讲义来一遍，也需要仔细揣摩一下。

毕竟，能熟练掌握ps的人毕竟少数，那么，对于那些黑白照片就没有救了吗？真的要去找那些专业修图人士？

下面这个网站，将让任何一个会点鼠标的人都能为黑白照片上色，乍一看，牛炸天！这就是人工智能时代，一切皆有可能！

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带着怀疑的态度，我点开了网站给出的例子，惊奇地发现，通过深度学习的人工智能，居然可以将颜色上的这么自然。也就是说，它可以很好识别照片中的内容：人、赛车、火、海水和蓝天。真是要逆天了！

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瞬间感觉，这个网站横空出世，会让很多修图达人们丢掉饭碗。以后，可以不用求人了！求人办事，那艰难，大家都懂。

等一下，这会不会是网站为了拉流量，故意设的，用户自定义照片，还能行吗？

带着这个疑问，我将自己以前拍的照片，先黑白处理，然后上传到网站，看生成的照片与原始照片会有什么差距，有没有那么神奇。

让我一起来检验，它是否可以持证上岗了！此刻，Ps达人们的小心脏，已经狂跳了吧！

就时间层面上讲，比例子（10秒左右）时间久，基本都在30秒以上。估计是例子学习的多了，轻车熟路。遇到新项目，先得适应一下。人都如此，况且机器。

既然时间优势这么明显，画质到底如何？

1/ 风景类

先来一张阿姆斯特丹的照片看看。如果不看原始照片，乍一看真的是上色很逼真。但是，参照了原始照片，就会发现一些问题。

1）汽车的颜色很难识别准确，毕竟那么多的车颜色。这也就不给它挑刺了。

2）树后面的房子颜色失真，对于这种重叠的景象，还不能很好识别。

3）水中树的倒影，其实部分也是绿色的，但这个对于机器来说，还是很困难。这个要学会了，真不得了。

总体而言，对于风景类照片，AI上色基本可以给70分。

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再来一张布拉格的照片看看。不看原始照片，就直接否了，这个颜色上的很有问题。那么美的童话世界，被上色成这样，太扎心了。

1）可以识别出天空和建筑，交界面处理的比较自然。

2）整体建筑颜色发土黄色，无法识别出屋顶的红色瓦砖和绿顶塔尖。

总体而言，对于建筑类照片，AI上色低于60分。

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2/ 动物

来一张动物园中的狮子看看。乍一看，被惊到了！颜色上的如此精准，特别是狮子毛的颜色。拿出原图对比一看，虽然，有差距，但可以忽略。

1）当时拍摄阳光特别好，拍出狮子毛颜色偏亮。光线对照片颜色的影响，在AI学习中是无法体现的。

2）树，狮子和叶子识别很精准，颜色上的也很自然。这应该是目前，最成功一张照片了。

总体而言，对于动物类照片，AI上色可以给80分以上。

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再来一张水母照片看看。乍一看，就发现这个识别的很有问题。估计，压根都没见过这是啥物种，给了一个红色。但有趣的是，背景给了黑色。

总体而言，对于海洋生物类照片，AI上色低于60分。

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3/花

来一张花照片看看。这学的完全不行嘛！直接来了一个枯花的颜色。AI喜欢衰败的凋零？虽然，确实识别出了花和叶，可是，这个颜色，不得不说，my god!

总体而言，对于花类照片，AI上色低于60分。

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4/ 食物

来一张我做的烤鸡腿和煮鸡蛋。乍一看，有点那么个意思。鸡腿和鸡蛋可以很好的识别，虽然鸡腿的颜色有点过。盘子的颜色，有些问题。

总体而言，对于食物类照片，AI上色可以给60分。

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以上就是，对AI上色做出的一些测评，我们可以得到一些有价值的结论。

1）能准确地识别，日常生活当中的人，动物，物品和景色。对于一些不常见的，还很陌生，无法判断。但学习不就是一个认识新事物的过程吗？

我们年幼也不是啥也不知道，经常十万个为什么吗？AI通过深度学习，达到这个水平已经很牛了！

2）目前，很难处理各个事物的叠加景象，没法区分，AI只会统一颜色。这个，或许，是今后图片学习的一个难点。

3）对于一些物理现象，AI尚不能学习。这个目前超出学习能力。但在将来，一切都不好说。

总之，当下AI上色离我们预期还有些距离，但在不远的将来，随着机器学习的不断深入，超过Ps 高手完全有可能。Ps 高手们，你们紧张吗？