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目录
1. 老照片上色原理
2. 老照片上色环境准备
2.1 下载DeOldify项目
2.2 下载权重文件
2.3 安装依赖的python包
3. 给图片上色
4. 给视频上色
1. 老照片上色原理
老照片上色原理就是使用GAN生成式对抗网络，对于一些原始黑白图片及对应的彩色图像，使用GAN生成式对抗网络来实现上色。
2. 老照片上色环境准备
2.1 下载DeOldify项目
项目下载地址:https://github.com/jantic/DeOldify,下载之后解压到对应的非中文路径下，这里解压到“J:\DeOldify-master”路径。可以处理图片上色，也可以处理视频上色。DeOldfy的核心网络框架是GAN，可以对图片和视频呈现更详细、真实的渲染效果。
2.2 下载权重文件
DeOldify 是基于深度学习开发的，需要用到预训练权重，这里项目开发者已经把训练好的权重上传到网上，我们可以直接拿来使用，不需要我们再训练，本项目中用到的权重文件比较多，一共三个：
- Artistic 权重，会使图片上色效果 更大胆一些，下载地址：
https://data.deepai.org/deoldify/ColorizeArtistic_gen.pth
- Stable 权重，相对于 Artistic 上色效果更保守一些，下载地址：
https://www.dropbox.com/s/usf7uifrctqw9rl/ColorizeStable_gen.pth
- Video 权重，此权重文件用来给视频上色，下载地址
https://data.deepai.org/deoldify/ColorizeVideo_gen.pth
权重文件下载完毕后，在项目根目录下创建一个models文件夹，把下载好的三个权重文件放入models文件夹内。
2.3 安装依赖的python包
首先需要安装pytorch，这里在“修复照片”中已经处理，所以不再安装，此外还需安装如下：
从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 网站中下载“Bottleneck-1.3.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl”手动安装，不然后面自动下载不下来。
pip install -i Simple Index fastai==1.0.51
pip install -i Simple Index wandb
pip install -i Simple Index tensorboardX==1.6
pip install -i Simple Index ffmpeg
pip install -i Simple Index ffmpeg-python==0.1.17
pip install -i Simple Index youtube-dl>=2019.4.17
pip install -i Simple Index jupyterlab
pip install -i Simple Index opencv-python>=3.3.0.10
pip install -i Simple Index pillow==8.2.0
可以直接 使用如下命令指定文件进行批量安装python依赖包：
D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python36_oldimage\Scripts>pip install -r J:\DeOldify-master\requirements.txt指定文件安装,这里还是手动每个安装吧，指定文件下载太慢。
3. 给图片上色
from deoldify import device
from deoldify.device_id import DeviceId
# choices: CPU, GPU0...GPU7
device.set(device=DeviceId.GPU0)
from deoldify.visualize import *
import gc
plt.style.use('dark_background')
# 加速训练
torch.backends.cudnn.benchmark=True
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, message=".*?Your .*? set is empty.*?")
#Artistic 为布尔值， True 表示启用 Artistic 模式 ( False 启用 Stable 模式)；
colorizer = get_image_colorizer(artistic=True)
#render_factor 表示渲染因子，值越大效果越好，但同时需要更大的显存；
#我的电脑设置1就承受不住了
render_factor=10
#source_path 表示输入图片路径
source_path = 'J:\\s8.jpg'
# result_path = 'J:\\finished\\'
colorizer.plot_transformed_image(path=source_path, render_factor=render_factor, compare=True)
gc.collect()
前面提到过 Artistic 与 Stable 是有区别的(因为用到的权重文件是不一样的)， Artistic 上色效果会更加激进一些。
运行代码前如果使用Artistic模式那么下载resnet101-63fe2227.pt文件存在“C:\Users\wubai/.cache\torch\hub\checkpoints\”路径下；
如果使用Stable模式那么下载https://download.pytorch.org/models/resnet101-63fe2227.pth放在“C:\Users\wubai/.cache\torch\hub\checkpoints\”路径下。
目前Stable模式老是内存不够，我们就记住一个模式是Artistic即可。
问题解决：pip uninstall numpy pip uninstall pandas
4. 给视频上色
给视频上色需要两个步骤：
1) 在window中安装ffmpeg
ffmpeg主要用户合成视频。ffmpeg下载地址：Download FFmpeg
登录后，选择windows：
下载完成之后，解压到某一路径下，这里解压到“J:\ffmpeg-4.4-essentials_build”，配置window环境变量：
2) 编写代码，转换视频
准备视频：old_video.mp4与old_video.mp4 ，编写下面代码：
from deoldify import device
from deoldify.device_id import DeviceId
#choices: CPU, GPU0...GPU7
device.set(device=DeviceId.GPU0)
from deoldify.visualize import *
plt.style.use('dark_background')
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, message=".*?Your .*? set is empty.*?")
colorizer = get_video_colorizer()
#NOTE: Max is 44 with 11GB video cards. 21 is a good default
render_factor=21
#"D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python36_oldimage\lib\subprocess.py" 文件中 611行 shell=False 改成shell=True,不然读取不到文件
file_name_ext = "J:\\old_video2.mp4"
# file_name_ext = file_name + ".mp4"
result_path = None
colorizer.colorize_from_file_name(file_name_ext, render_factor=render_factor)
转换之后的视频在目录：“J:\DeOldify-master\video\result”中，在转换过程中使用的显卡非常大，内存也比较多。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-809124.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-809124.html
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