這是清朝末代皇后婉容廣為流傳的一張老照片，如果讓照片變成彩色的，會是什麼樣子？竟然沒有什麼違和感，百年前的老照片似乎在此刻變得鮮活了起來。而這張圖上色的背後，並沒有真人在一步步操作渲染，而是一個AI一鍵搞定的那種。

它叫Palette.fm，是由Google機器學習研究員Emil Wallner 打造。

只需要一個“拖拽”或“上傳”動作，就能呈上數十種不同風格的彩色照片。

甚至對想要的效果，還能用自然語言去描述生成。

更重要的是，小哥搞的這個網站還是免費、不需要註冊或登錄的那種。

於是乎，這個網站在“黑白照上色”圈里火了一把。

很easy 地讓黑白照變彩色

正如我們剛才提到的，這個AI 非常明顯的一個標籤，就是操作簡單。

然後靜等幾秒鐘，上傳的黑白照就立馬“光彩照人”了：

如果對於網站給出的“基礎款”上色效果不滿意，別急，後邊還有一大堆上色效果可選：

但若是對這麼多的上色效果還不滿意怎麼辦？

那咱就“自定義”一套，用自然語言描述一下就行的那種。

只需要在編輯框內用自然語言描述下想要的效果，然後點擊一下“Colorize”，就能得到你想要的效果啦~

以及還有個“Surpise Me”的功能，會讓這個AI 自行腦補些有趣的上色提示詞。

玩法很簡單，但肯定有好奇的友友們要問了：“AI 自己補的色，能很真實地做到還原嗎？”

好問題！

咱們現在就用這個AI 上色的效果跟真實照片的色彩做個大PK。

原照片是長這樣的：

然後咱們用Photoshop 將它調成黑白色：

不難看出，AI 在沒有任何提示之下，首先聯想到的上色方案，是偏午後陽光的湖面之景。

然後我們只需要把提示詞稍作修改，就可以讓效果接近原圖了：

至於這個AI 背後的具體技術，小哥並沒有透露特別細節的內容，但對大體的過程做了描述：

通過機器學習模型對圖像進行分類，對上傳的圖像會有個自己初步的上色方案。

我主要做了2 個AI 模型，一個用來生成文本，一個用來上色。

網友：比其他上色AI 更好用！

其實AI 給黑白圖片上色，已經不是很新鮮的事兒了。

但是圍觀的網友們紛紛表示，Palette.fm 的比他們之前用過的其他AI 更好用！

而這也讓一位兼職著色師對Palette.fm“愛恨交加”：

因為這個AI 的著色能力著實很突出。他之前也試過ImageColorizer.com 等其他AI 工具，但都沒有這樣的效果。

比如對英格麗・褒曼這張在《卡薩布蘭卡》裡的劇照上色：

他認為，ImageColorizer 幾乎只把人物顏色補充得還可以，而背景色處理得併不咋滴；而Palette.fm 則把人物和背景顏色都補充得更生動自然。

但另一方面，這位兼職著色師也有點兒擔心AI 過於強大，會搶了他的飯碗……

還有網友用Palette.fm 給自己已逝父親的黑白舊照上色，然後驚喜地表示，有那味兒了！

除了給人物照片著色之外，還有人也對風光照片下手了。

Ta 用Palette.fm“復原”了1920 年代的街景。

不過與此同時，也有網友認為，這個AI 依然存在“偏見”。

其中最主要的一點就是，AI 會把舊事物描畫得比較沉悶，一看就很有年代感；但其實過去的東西往往也是很豐富多彩的。

就拿一位俄羅斯攝影師在1909 年至1915 年間拍攝的照片來說，原圖是彩色的，研究人員把這些圖弄成黑白之後，再讓AI 上色。

結果是這樣的：

而實際上，原圖是醬嬸兒的：

也就是說，AI 給較古早的圖像著色時，居然還自帶一層“年代濾鏡”。

所以不少人依然覺得，雖然AI 的技能正在突飛猛進，但有些事兒吧… 還得靠真人來完成。

開發者已研究黑白照上色5 年多

再來說說這個塗色AI 背後的主人公，機器學習研究員Emil Wallner。

Emil 目前在Google工作，並使用ML 來探索藝術和文化。

事實上，關於給黑白圖片上色，這位哥們儿已經研究了5 年多。

他分享道，上色過程背後的一些代碼，是用Google的TensorFlow 來編寫的。

而且近年來，這些算法一直在多項反复的實驗中不斷地優化著。

截至目前，這個AI 已經從上百萬張圖像上學習過了，所以它的著色效果會比許多同類AI 都更精準。

另外值得一提的是，Emil 本人很支持“開源”，他已經把自己寫的代碼都公開了。

他指出：

如果學習算法變得越來越容易，大家就可以相互學習到更多東西。

對了~ 前文也說到Palette.fm 可以免費試用，量子位用赫本的劇照試了下，親測不戳！

想自己動手給黑白老照片上色的友友們，可以戳下面的鏈接試一試。

傳送門：

https://palette.fm/