Color-diffusion
利用扩散模型为黑白图片上色
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- 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
产品详情
Color-diffusion是一个基于扩散模型的图像着色项目，它使用LAB颜色空间对黑白图片进行上色。该项目的主要优点在于能够利用已有的灰度信息（L通道），通过训练模型来预测颜色信息（A和B通道）。这种技术在图像处理领域具有重要意义，尤其是在老照片修复和艺术创作中。Color-diffusion作为一个开源项目，其背景信息显示，它是作者为了满足好奇心和体验从头开始训练扩散模型而快速构建的。项目目前是免费的，并且有很大的改进空间。
