Color-diffusion
需求人群
目标受众包括图像处理领域的研究人员、开发者以及对黑白照片上色感兴趣的艺术家和摄影师。Color-diffusion适合他们，因为它提供了一个开源的工具来实验和应用最新的图像着色技术，有助于他们在图像修复、艺术创作等方面进行创新。使用场景
老照片修复：将年代久远的黑白照片通过Color-diffusion进行上色，恢复照片原有的色彩。艺术创作：艺术家可以使用Color-diffusion为他们的黑白作品添加色彩，创造新的艺术效果。教育用途：在图像处理和计算机视觉课程中，Color-diffusion可以作为教学工具，帮助学生理解图像着色技术。产品特色
使用LAB颜色空间进行图像上色模型训练时只对颜色通道添加噪声，保持亮度通道不变采用UNet架构进行噪声预测在训练时将灰度图像特征与去噪UNet的特征结合支持命令行工具和简单的gradio Web UI进行图像着色提供了一个非马尔可夫的前向扩散过程，用于图像着色使用教程
- 11. 运行`bash download_dataset.sh`下载并解压CelebA数据集。
- 22. 使用`inference.py`进行命令行着色：`python inference.py --image-path <IMG_PATH> --checkpoint <CKPT_PATH> --output <OUTPUT_PATH>`。
- 33. 或者运行`python app.py`启动一个简单的gradio Web UI进行图像着色。
- 44. 在Web UI中上传黑白图片，选择模型检查点，然后点击着色按钮。
- 55. 等待模型处理完成，下载或查看着色后的图片。
- 66. 可以调整模型参数以获得更好的着色效果。
团队介绍
了解 Color-diffusion 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。