故事变得有色：用AI绘制照片
现在是时候讲述一些历史了：当摄像机被创建时，它们只捕获了黑白图像，因此在灰度中纪念了各种各样的历史时刻。
通过技术创新和数字化，这些照片已被修改，允许图像被着色以赋予它们生命。正如你可能从标题中猜到的那样，第四次工业革命也影响了这一领域，开发了一个人工智能平台来完成这项任务。
在Arxiv.org印前服务器上发表的一篇文章：“基于深度范例的视频着色”，微软亚洲研究院的科学家，微软的感知和混合现实部门，哈马德滨海哈利法大学和研究所USC的Creative Technologies详细介绍了他们所命名的第一个基于示例的自主视频着色系统，该系统来自参考图像。他们说，在定量和定性实验中，它实现了对现有技术的优异结果。
“主要的挑战是在保持忠实于参考风格的同时实现时间一致性，”共同作者写道。 “从端到端学习的所有组件（模型）都有助于制作具有良好时间稳定性的逼真视频。”
该文章的作者指出，能够将单色片段转换为彩色的AI并不新颖。实际上，Nvidia的研究人员去年9月描述了一个框架，它推断出单个彩色和带注释的视频盒的颜色，而6月份的Google AI引入了一种算法，可以在没有人工监督的情况下对灰色视频进行着色。但是这些和大多数其他模型的输出都包含错误，这些错误会上涨输入视频的持续时间。
为了解决这些不足，研究人员的方法将先前视频帧的结果作为输入（以保持一致性）并使用参考图像执行着色，这允许该图像逐帧地引导着色。减少上涨误差。
如果参考是视频中的彩色框，它将执行与大多数其他颜色传播方法相同的功能，但是以“更健壮”的方式。结果，即使在给定参考图像或先前帧中没有合适的匹配可用时，它也能够基于灰度输入图像的语义来预测“自然”颜色。
这需要端到端成交量积网络的体系结构，这是一种通常用于分析视觉图像的人工智能系统，具有保留历史信息的重复结构。
每个状态包括两个模块：对应模型，其将参考图像与基于密集语义对应的输入帧对齐;以及着色模型，其对由前一帧的着色结果和对齐的参考引导的帧进行着色。 。
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Jean Pierre Oliveros我是一名经济学专业的学生，对创新和技术发展感兴趣，始终忠于明天将是美好的一天。 Jean Pierre Oliveros的最新文章（查看全部）
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