用AI给老照片上色：算法对比与调参技巧

用AI给老照片上色：算法对比与调参技巧

• 一、前言
• 二、传统上色算法与局限性
• • 2.1 基于直方图匹配的上色算法
  • 2.2 基于特征匹配的上色算法
• 三、基于深度学习的上色算法
• • 3.1 基于 CNN 的端到端上色算法
  • 3.2 基于 GAN 的上色算法
  • • 3.3 基于Transformer的上色算法
• 四、实用调参技巧
• • 4.1 数据预处理调参
  • • 4.1.1 图像分辨率调整
    • 5.1.2 降噪与增强参数
  • 5.2 模型结构调参
  • • 5.2.1 CNN 模型调参
    • 5.2.2 GAN 模型调参
    • 5.2.3 Transformer 模型调参
  • 5.3 训练过程调参
  • • 5.3.1 学习率调度
    • 5.3.2 损失函数权重
• 六、老照片上色实战案例
• • 6.1 基于预训练模型的快速上色
  • 6.2 自定义模型优化老照片上色
• 七、总结与未来展望
• 致读者一封信

用AI给老照片上色：算法对比与调参技巧​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在计算机视觉发展初期，图像上色完全依赖人工操作。专业人员需要根据历史资料和生活经验，为黑白照片逐像素填充颜色，不仅耗时耗力，还难以保证上色的准确性和一致性。随着数字图像处理技术的兴起，传统 CV 算法开始尝试自动化上色，但受限于特征提取能力，效果往往生硬，色彩分布不符合真实场景规律。

一、前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从