Dual Colorization ModelБесплатно
Модель колоризации для черно-белых изображений.
Other
Возможности
Нейронная сеть для преобразования черно-белых изображений в цветные
Пайплайн модели:
В модель включены две нейронные сети (eccv16 и siggraph17). На входе модель получает черно-белое изображение, на выход выдаются два предикта с разными вариантами колоризации. Таким образом пользователь может выбрать для себя более органичное на свой взгляд изображение.
Сценарии использования
Колоризация черно-белых изображений
Все веса модели доступны для скачивания. Модель может быть дообучена под специфические задачи, такие как:
- современная обработка старой мультипликации и кинолент;
- повышение качества и реалистичности исторических снимков.
Инструкции по использованию
- Чтобы деплой был постоянно включен и ожидал запросов без задержки на инициализацию установить 1-1 pod. Если деплой больше не нужен, установить 0-1 pod, чтобы деплой перешел в режим ожидания и деньги не списывались.
- Чтобы создать деплой модели, необходимо указать следующий базовый образ: https://cr.msk.sbercloud.ru/aicloud-base-images/horovod-cuda10.2:0.0.28
- Изображение необходимо сконвертировать в BASE64 и отправить запрос.
Конвертер: https://codebeautify.org/image-to-base64-converter
Пример функции для конвертирования:
def open_images_base64(img_strs):
return np.array(Image.open(BytesIO(base64.b64decode(img_strs))).convert("RGB"))[:,:,::-1]
def create_image(img):
buffered = BytesIO()
img.save(buffered, format="JPEG")
img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("latin1")
return img_str
- Для каждого изображения, которое необходимо распознать требуется отдельный запрос
Обучающие примеры
{"instances":[{ "images": "your base64 string" }]}
Пример ответа
строка base64
Полезные сcылки
GitHub - pavelgonchar/colornet: Neural Network to colorize grayscale images
Дисклеймер
Начиная использовать контент, пользователь принимает условия Пользовательского соглашения и Лицензии контента. Ответственность за выбор и способы использования контента AI Marketplace (DataHub/AI Services) лежит на пользователе. В случае возникновения сомнений в соответствии описания контента с его фактическим содержимым и свойствами, Пользователь может обратиться в окно технической поддержки, размещенное на Платформе в модуле «Сообщить о проблеме».
Исчерпывающая информация по лицензии данного контента находится в разделе Лицензионное соглашение ниже.
Лицензионное соглашение
Обратная связь
Круглосуточная поддержка по телефону 8 800 444-24-99, почте support@cloud.ru и в Telegram