<p class="ql-block">基于生成对抗网络（GAN）的色彩还原技术，可将黑白影像智能着色并调整色彩平衡。</p> <p class="ql-block">生成器（G）与判别器（D）对抗训练：生成器尝试生成逼真彩色图像，判别器区分生成图像与真实彩色图像，通过博弈优化模型。</p> <p class="ql-block">条件GAN（cGAN）：在生成器中加入条件约束（如历史照片的灰度信息），生成符合场景逻辑的色彩。</p> <p class="ql-block">DeOldify：结合NoGAN训练策略，利用预训练模型提取语义信息（如天空、植被），生成自然色彩。</p> <p class="ql-block">PaddleGAN：支持老照片上色、动态化修复，例如B站UP主使用其将李焕英黑白照片动态化，并增强分辨率。</p> <p class="ql-block">这种胶卷沉积过色的也是良好的训练样本</p> <p class="ql-block">多阶段处理：先通过GAN上色，再使用DFDNet（深度人脸字典网络）修复面部细节，匹配高质量参考特征。</p> <p class="ql-block">平衡历史质感：避免过度饱和，保留原始颗粒感，如飞桨PaddleGAN的“修旧如旧”模式</p> <p class="ql-block">实际修复中需将超分辨率、插帧、色彩还原结合。例如，PaddleGAN支持端到端流程：先上色，再插帧生成动态影像，最后超分至4K。</p> <p class="ql-block">未来方向</p><p class="ql-block"> 轻量化模型：如多通道聚合网络减少参数量，适配移动设备。 </p><p class="ql-block"> 量子GAN：清华大学团队在超导量子电路中实现GAN，探索量子计算加速可能。</p> <p class="ql-block">参考治疗与相关连接</p><p class="ql-block">- 超分辨率代码示例：[PyTorch实现SRCNN](https://blog.51cto.com/u_16175519/7708377) </p><p class="ql-block">- DAIN开源项目：[GitHub仓库](https://github.com/baowenbo/DAIN) </p><p class="ql-block">- PaddleGAN应用案例：[李焕英修复技术解析](https://codeantenna.com/a/ZutpmchmeM)</p>