Оцветнение фотографий онлайн


Colorize Photos превращает чёрно-белые фотографии в цветные

Неутомимые учёные находят всё новые способы применения искусственного интеллекта на основе нейронных сетей. На этот раз они создали алгоритм, который делает старые чёрно-белые фотографии цветными. На специальном сайте любой желающий может попробовать его в действии.

Сервис Colorize Photos создан группой исследователей, занимающихся нейронными сетями, для демонстрации одного из вариантов практического применения искусственного интеллекта. В данном случае он используется для раскрашивания чёрно-белых фотографий. Любой посетитель сайта может ввести в поле ссылку на какой-нибудь старый снимок и нажатием одной кнопки превратить его в цветной.

Несмотря на то, что снимки обрабатываются всего за несколько секунд, объём работы, производимой искусственным интеллектом, очень велик. Ведь за это время ему требуется проанализировать содержимое картинки, распознать на ней знакомые объекты, извлечь из своей базы данных примерные цвета этих объектов и, наконец, применить их к фотографии.

Результаты работы Colorize Photos довольно сильно зависят от предлагаемого к обработке снимка. Некоторые фотографии просто удивляют правдоподобием и разнообразием цветов, другие выглядят, скажем прямо, не очень. После нескольких экспериментов становится понятно, что лучше всего Colorize Photos справляется с цветами человеческого тела, воды, деревьев, автомобилей, зданий. Вот, посмотрите ещё на несколько примеров.

Выглядит интересно, не правда ли?

Поэкспериментировать со своими фотографиями вы сможете на сайте проекта, ссылку на который найдёте чуть ниже. И не забудьте поделиться с нами лучшими результатами в комментариях!

Colorize Photos →

lifehacker.ru

Автоматическое раскрашивание фотографий - Photar.ru

Раскрашивание старых черно-белых фотографий при помощи Photoshop было популярной темой в интернете в течение последних нескольких лет, так как квалифицированные ретушеры тратили своё время и навыки, чтобы представить новый вид старинных изображений. В будущем программное обеспечение сможет раскрасить Ч/Б фотографии одним нажатием кнопки. Автоматическое раскрашивание черно-белых фотографий является проблемой, над которой работали исследователи. В новом документе под названием Colorful Image Colorization  аспирант компьютерного зрения аспирант Ричард Чжан и его команда рассказывают о том, как при помощи нейронной сети создавался алгоритм автоматического раскрашивания.

Новая система полностью автоматическая. Другие системы требовали много ручного ввода информации и обучались более чем на 1 миллионе цветных фотографий. По сравнению с предыдущими системами, эта создает раскрашенное фото, которое является более яркими и реалистичным.

Чтобы протестировать систему, которую они создали, ученые пригласили людей и показал им две версии фотографий — одна имеет реальный цвет фото, а другая будет искусственно раскрашена программным обеспечением. Испытуемые должны были понять где какой снимок.

20% пар фото обманули людей, а это означает, что раскрашенные версии вопринимались как оригиналы. Этот результат намного лучше, чем в предыдущих исследованиях в этой области.

Вот некоторые примеры фотографий, которые были автоматически раскрашены системой. Этот набор содержит фотографии известного фотографа пейзажиста Анселя Адамса. Слева оригинальные кадры Адамса, а справа – раскрашенные версии:

Вот еще подборка снимков фотографа Анри Картье-Брессона:

Хотя результаты не являются идеальными, это большой шаг в правильном направлении. Исследователи работают над созданием результатов, неотличимых от реальных цветных фотографий.

Если вы хотели бы узнать больше технических деталей этого исследования, вы можете сделать это на веб-сайте и в полной статье. Демо-код также был опубликован на GitHub. Вы можете запустить его самостоятельно.

Может быть, в один прекрасный день мы найдем функцию Auto-Colorize в Photoshop, который будет превращать монохромную фотографию в цветную одним простым щелчком мыши.

 

photar.ru

Раскраска черно-белых фотографий и замена цвета на цветных с помощью AKVIS Coloriage

 

AKVIS Coloriage — программа для раскрашивания черно-белых фотографий и замены цвета на цветных изображениях.

AKVIS Coloriage прост и понятен, как детская книжка-раскраска (само название программы - "колорьяж" - в переводе с французского означает "раскраска", "раскрашивание").

Программа чрезвычайно проста в использовании, не требует особенных усилий, превращает работу в игру, увлекая и вдохновляя. Основная задача — разделение областей и выбор цветов. Достаточно несколькими штрихами обозначить объекты для перекрашивания и запустить расчет. Coloriage распознает границы и раскрасит изображение, накладывая цвета с учетом текстур, освещенности и теней. Такое автоматическое раскрашивание существенно экономит время!

В программу включена богатая Библиотека цветов для выбора тончайших оттенков кожи, волос, листвы, неба и других естественных тонов. Есть возможность сохранять и загружать "штрихи", одним щелчком мыши изменять выбранный цвет.

Дополнительный инструмент — Перекрашивающая кисть — позволяет откорректировать полученный результат автоматического раскрашивания. Также кисть может быть использована и как самостоятельный инструмент для раскрашивания вручную.

Сфера применения Coloriage весьма обширна. Программа позволяет раскрашивать старые отсканированные черно-белые снимки, заменять некоторые цвета на цветных цифровых изображениях, обрабатывать рисунки, добавляя в них цвет (аниме, комиксы, карикатуры).

Цвет в фотографии — не только средство реалистичного отображения мира, это и мощный выразительный прием. Так, цветовое выделение композиционного фрагмента на черно-белой фотографии помогает расставить нужные акценты.

Программа существенно облегчает работу дизайнера при подборе цветовой гаммы интерьера и внешнего вида здания. Можно не только извлечь практическую пользу из применения программы, но и получить от этого удовольствие. Ведь Coloriage позволяет экспериментировать с выбором оттенков прически и костюма.

Программа с легкостью перекрасит как отдельный предмет на изображении, так и фотографию целиком, вдохнет жизнь в снимок 100-летней давности! Красочные и показательные примеры применения программы наилучшим образом иллюстрируют возможности Coloriage.

Если у вас есть хотя бы одна фотография и желание экспериментировать и творить, попробуйте AKVIS Coloriage.

Эта потрясающая программа сразу после ее выхода в 2005 году в версии plugin была отмечена наградой "Best of 2005 Soft" журнала PC Magazine/RE в категории "Графика и фото".

AKVIS Coloriage представлен в виде плагина для графических редакторов и в виде отдельной, самостоятельной, программы.

AKVIS Coloriage работает с изображениями RGB (8/16 bits). Программа Coloriage поддерживает форматы JPEG, TIFF, BMP, PNG. При загрузке в программу изображений в цветовых моделях CMYK, Grayscale, Lab и др. происходит автоматическое переключение в RGB. Плагин Coloriage может обработать практически любой файл, который открывает графический редактор из списка совместимых (в том числе и .psd), в режиме RGB.

Тип лицензии определяет, какой именно вариант используется. Демо-версия позволяет попробовать и plugin, и standalone.

  • лицензия Home (для домашних пользователей) дает право на регистрацию либо плагина, либо отдельной программы (при заказе нужно выбрать, какой вариант вы предпочитаете).
  • лицензия Home Deluxe (для домашних пользователей) распространяется сразу на оба варианта и позволяет использовать Coloriage и как плагин, и как самостоятельную программу.
  • лицензия Business также предлагает оба варианта работы (plugin и standalone) и дает право использовать программу в коммерческих целях (для получения прибыли).

 

Попробовать бесплатно:

 

Попробуйте программу в течение бесплатного ознакомительного периода!

После установки программа будет работать 10 дней без регистрации. Пробный период поможет вам оценить все возможности программы.

Скачайте программу:

akvis.com

Убирать тиснение и оцветняем старую фотографию методом Фурье

Урок №2. В этом уроке расскажу, как убрать тиснение со старой фотографии + оцветнение по уже обкатанной технологии. Урок содержит видео. В рамках проекта "Фотошоп без соплей".  Photoshop уроки от Попова Виталия.

 Вот такой результат получился у меня

 

Вот быстрый пересказ в формате видео

Немного о тиснение, текстуре и о плагине

Существует несколько вариантов «как убрать тиснение (текстуру) с фотографии». Есть варианты с 180 градусном сканированием. Есть вариант, в котором используют только ручной метод (самый кропотливый). Сейчас я покажу один из вариантов, как быстро, качественно убрать тиснение со старой фотографии с сохранением полезной информацией.

Этот метод предполагает использование плагина-модуля FFT IFFT. Этот плагин специально для программы Photoshop, придумал Александр Чироков. Данный плагин основан на принципе преобразования Фурье.

 

Где скачать плагин FFT IFFT Фурье

1. С сайта endpopov.ru. Вот ссылка на скачивание плагина — скачать fft ifft . Такая же ссылка снизу статьи. Плагин бесплатный. 

2. Сайт Александра и скачивание самого плагина http://www.alexchirokov.narod.ru/archive.htm (что бы скачать, прокрутите вниз. 2D Fast Fourier Transform plugin for Adobe Photoshop).

Внимание! Некоторые версии этого плагина могут быть не загружены программой Photoshop. Поэтому сначало пробуйте первый вариант плагина

 

Инструкция по установке FFT IFFT плагина

Как установить плагин Фурье

1. Extract files from archive into any folder (Извлеките два файла из архива плагина в любую папку).2. Copy files FFT.8bf from FFT folder and IFFT.8bf from IFFT folder into your "Plugins" folder such as C:\...\Photoshop\Plugins (Скопируйте два файла (копировать-вставить) в папку с плагинами фотошопа). 3. Start you Adobe Photoshop as usually. Installed plugins FFT and IFFT should appear in your plugins list (Запустите фотошоп, дождитесь инициализации плагина в ваш Фильтр лист / Filter list).

 

Как использовать плагин Фурье

1. Open any image for processing (откройте нужное изображение).2. Increase color depth before processing if necessary. Make sure your image have 16.7 million colors (24bit image) (Поставьте 8 битов на каждый канал. Следовательно, 8*3 = 24. Значит в фотошопе ставьте режим 8 бит/канал RGB (это ВАЖНО!). В других режимах плагин будет не активный, не возможно нажать / серый цвет).3. Select FFT, from menu (Выберите FFT из меню Фильтры).4. Complex phase information is stored in HUE* channel while complex amplitude is stored in lightness channel (Теперь вся комплексная информация хранится в 3 каналах. Выберите нужный канал в палитре каналов фотошопа. Обычно информация о текстуре хранится в красном канале). 5. Split channel to HSL** (or HSV***) in order to access different channels separately (Нужный канал должен быть активным, выбранным, а все остальные неактивны).6. Changes in any channel Red, Green, Blue (HUE-Phase, Lightness-Amplitude). Вносите изменения в каналы, согласно инструкции на этой странице.7. When you are done with editing, make all channels visible in one image (Когда редактирование каналов закончено, выберите (сделайте видимыми) все каналы в палитре каналов фотошопа).8. Select IFFT from menu (Переходите на палитру слоёв и выбирайте обратное преобразование, выбрав в меню Фильтр (Filter) IFFT). 

 

* HUE — тон, насыщенность, яркость (hue, saturation, brightness)

** HSL — тон, насыщенность и светлота (hue, saturation, lightness)

*** HSV — тон, насыщенность, значение (hue, saturation, value)

 

Преобразование Фурье (символ ℱ) — операция, сопоставляющая одной функции вещественной переменной другую функцию вещественной переменной. Эта новая функция описывает коэффициенты («амплитуды») при разложении исходной функции на элементарные составляющие — гармонические колебания с разными частотами (подобно тому, как музыкальный аккорд может быть выражен в виде амплитуд нот, которые его составляют). По отношению к фотографии происходит следующее. Фотография преобразовывается на частотные составляющие. Отделяет крупные и мелкие повторяющиеся детали. Но всё строится только по одной формуле.

Плагин работает в режиме FFT и вывода IFFT (прямое и обратное преобразование). Поэтому. В режиме FFT мы и будем убирать тиснение со старой фотографии. Кстати удалить можно и различные узоры и текстуры.

 

Сканирование фотографии и подготовка к удалению тиснения 

Итак, всё начинается со сканирование фотографии. Когда сканируете, лучше отключить все автокоррекции и профили цвета в настройках вашего сканера. Сканируйте фотографию в хорошем качестве. Но не стоит раздувать её, потому что это может затормозить работу компьютера.

Далее фотографию закидываем в Photoshop.

Очень важно предварительно откадрировать фотографию и сделать небольшие БЕЛЫЕ поля. Если белые поля не сделать, то качественного удаления тиснения можно не получить. Эту особенность, я узнал с опытом использования плагина FFT.

Еще одна особенность – это обязательное включение плагина ТОЛЬКО в присутствие нижнего слоя с замком. Если замок будет снят, то плагин будет работать некорректно.

Важно! Перед фильтром FFT запрещена любая деформация, цветокоррекция, иная обработка, кроме описаных в этой статье. Это связанно с тем, что плагину необходима чёткая информация о тиснение. Обработкой вы её можете разрушить, следоватльено, убрать тиснение качественно не получится.

Убираем тиснение

Обесцветить фотографию — Ctrl+Shift+U. Применяем плагин FFT во вкладке «Фильтр». Получаем зеленое изображение. Не волнуйтесь, всё в порядке.

 

Далее переходим на палитру каналов. Выбираем Красный канал (RED) и видим светлые точки на нашем изображение (иногда бывает на другом канале, но чаще на красном).  Именно эти точки (бывают тонкие линии) и есть тиснение.

Теперь берем кисточку с РЕЗКИМИ КРАЯМИ и закрашиваем черным цветом все точки. Закрашиваем так, что бы черный цвет особо не заходил на серый фон, но и не стоит слишком педантично относится к этому. Сразу предупреждаю для особо умных (таких как я), проставить черные точки, на одной четвертинке изображения и скопировать на все остальные три, не получится. Они не симметричны. Все точки имеют разные координаты и разные формы, которые очень похожи на друг друга. Работы много, поэтому запасаемся временем, чаем, кофе и вперед.

После продолжительной работы, когда все светлые точки и линии закрашены, нажимаем на канал RGB (все каналы), что бы появилось изначальное зеленое изображение.  

Отлично! Теперь нажимаем на обратное преобразование IFFT во вкладке «Фильтр».

 

Финал

Финальный результат меня полностью устраивает. Тиснение полностью удалилось без повреждения полезной информации и удалением ненужной.  Есть виды текстур и тиснений, которые остаются после применения IFFT. Такие текстурки можно задавать фильтром для удалением мелких царапин, пыли.

Данный плагин переводит цветную фотографию в черно-белую. Работает корректно только с чб изображением, поэтому, если фотография цветная, то в конце просто поставьте режим наложения Яркость. И фотография будет в цвете и без текстуры. Чудеса да и только.

Остаётся только выполнить ретушь и оцветнение, из черно-белой в цветную (желание клиента) фотографию.

Как я делаю ретушь и оцветнение, имеется видео на другом примере

Комментарии, лайки, плюсы и все такое

Ставьте лайки, плюсы, пишите комментарии. Всё это очень важно для нас. 

Скоро будет еще интереснее!

 

Вдохновляйтесь, творите, вдохновляйте!Всем всего хорошего и до новых встреч!

Если кто-то не может справится с такой задачей или вообще нужна ретушь фотографий и их рестоврация, то обращайтесь. Цены на ретушь фотографий

Контакты
  • E-mail: [email protected] или общая почта сайта [email protected] ;
  • Skype: talidman ;
  • Вконтакте: Попов Виталий ;
  • Форма обратной связи слева на этом сайте.

 

 

С уважением, Виталий.

 

другие Photoshop уроки:

Уроки Photoshop Введение

 

 

Урок 1. Методика обработки фотографий

 

www.endpopov.ru

Раскрашивание черно-белых фотографий

Раскрашивание черно-белых фотографий очень долгое и трудоемкое дело. Нужно отметить, что и очень интересное. Я занимался только этим месяца три-четыре.

Внимание! В уроке каждый шаг нужно делать на новом слое с режимом смешивания «Перекрытие» (каждый раз повторять это не буду). Для технологии раскрашивания черно-белых фотографий режимы смешивания могут быть и другими, но «Перекрытие» более универсален и удобен. А плодить столько слоёв мы будем для того, чтобы в конце можно было изменить интенсивность (непрозрачность) разных цветов.

И так, возьмем черно-белую фотографию. В меню "Изображение" найдите пункт "Режим" и переключите его с "Градации серого" на "RGB". Я взял фотографию с девушкой специально, чтобы показать как нужно раскрашивать кожу.

Начнем с настроек инструментов. Возьмите кисть и в ее настройках укажите, чтобы она была с мягкими краями, непрозрачность кисти должна быть 5-10%. Все остальные настройки нам во время обучения не нужны.

Будем придавать цвет коже на лице. В панели изменения цвета нужно настроить оранжевый цвет, но сделать его гораздо светлей.

Создайте новый слой и задайте ему режим смешивания «Перекрытие». Возьмите кисть и аккуратно закрасьте лицо. Не спешите стирать лишние мазки если вы немного вылезли кистью за нужные области. Это именно тот случай, когда неаккуратность — хорошо.

Теперь нужно подкрасить губы. Создайте новый. Очень частая ошибка в том, что губы боятся сделать красными и они остаются либо желтыми либо коричневыми (особенно у мужчин). Не стесняйтесь, берите красный цвет и подходящую кисточку и работайте над губами. Тут очень большой секрет в том, что нужно использовать несколько оттенков одного цвета.

Зубы сразу можно сделать чуточку желтей. Желтые зубы — это нормально, а, вот, через чур белые — явный признак фотообработки.

Теперь перейдем к глазам. Обработка глаз — это один из ключевых моментов в обработке фотографий. Если роговица глаза светлая — глаза либо серые, либо зеленые, либо голубые, если роговица темная, то глаза в любом случае должны быть коричневыми. Возьмите нужный цвет и закрасьте роговицу глаз.

В глазах слева и справа всегда есть покраснения. Физиология у людей такая. Если покраснения не нарисовать, то взгляд может получиться безжизненным.

Обычно, когда раскрашивают фильмы, оставляют цвет таким, но все видят, что что-то не так. Это «что-то» — отсутствие «розовости». У живых людей обычно есть розовый нос, подбородок, лоб и щеки. Для того, чтобы придать человеческий вид на нынешнем этапе — всего лишь нужно создать новый слой, задать ему режим смешивания «Перекрытие», выбрать для кисти красный цвет и подкорректировать вышеуказанные области.

Теперь перейдем к волосам. Цвет волос обычно подбирается методом научного тыка, а потом корректируется с помощью инструмента «Тон-Насыщенность» (Цвет — Тон-Насыщенность). С насыщенностью, кстати, лучше не перебарщивать. Я выбрал такой цвет:

Главный цвет задан, теперь маленькой кисточкой надо раскрасить разные пряди разными оттенками главного цвета.

Дальше я раскрасил шарф. Вполне возможно, что шарф может быть не монотонным, а разноцветным. Я сделал шарф одноцветным, но использовал разные оттенки одного цвета для придания ему реалистичности.

Теперь очень интересный момент: у девушки черная кожаная куртка и кожаные перчатки. Если вы думаете, что черные и белые предметы не нужно раскрашивать, то вы ошибаетесь. В природе нет ничего полностью черного или полностью белого, все имеет какие-то оттенки.

Для того, чтобы придать куртке и перчаткам жизни я создал новый слой с режимом смешивания «Перекрытие» и закрасил всё синим цветом.

Теперь раскрасим траву. Нужно рисовать разными оттенками зеленого цвета, только тогда трава станет реалистичной.

Можете слегка подкрасить тропинки коричневым цветом.

Закрасьте насыщенным коричневым цветом стволы и большие ветви деревьев.

Маленькой кистью раскрасим листья. Цвета для листьев должны быть красные, желтые и зеленые в любое время года, но основной цвет выбирать, конечно же, вам.

Создайте новый слой и синим цветом подкрасьте белые кусочки неба на фотографии. Ничего страшного, если вы немного заденете ветви деревьев, это даже нужно.

Когда мы раскрашивали фотографию, яркость и контрастность некоторых деталей могла пропасть. Это можно исправить белым и черным цветом. На новом слое нужно белой кисточкой подкрасить те части, которые должны быть светлыми, а темной — те, которые должны быть темные.

Чтобы уж точно на фотографии не осталось ни одного серого пикселя можно на новом слое применить к фотографии какой-нибудь двухцветный градиент. Я применил красно-синий с непрозрачностью 10%.

В принципе, фотография готова. Теперь самое время подкорректировать слои, которые кажутся неправильными. Еще можно добавить разноцветных деталей. Чем больше разноцветных деталей, тем реалистичней выглядит вся фотография.

www.progimp.ru

Colorful Image Colorization

Colorful Image Colorization Colorful Image Colorization
Example input grayscale photos and output colorizations from our algorithm. These examples are cases where our model works especially well. For randomly selected examples, see the Performance comparisons section below.
How to interpret the results Welcome! Computer vision algorithms often work well on some images, but fail on others. Ours is like this too. We believe our work is a significant step forward in solving the colorization problem. However, there are still many hard cases, and this is by no means a solved problem. Some failure cases can be seen below and the figure here.

This is partly because our algorithm is trained on one million images from the Imagenet dataset, and will thus work well for these types of images, but not necessarily for others. We call this the "dataset bias" problem. We include colorizations of black and white photos of renowned photographers as an interesting "out-of-dataset" experiment and make no claims as to artistic improvements, although we do enjoy many of the results!

There has been some concurrent work on this subject as well. Specifically, see Larsson et al. and Iizuka et al. below.

Please enjoy our results, and if you're so inclined, try the model yourself!

Given a grayscale photograph as input, this paper attacks the problem of hallucinating a plausible color version of the photograph. This problem is clearly underconstrained, so previous approaches have either relied on significant user interaction or resulted in desaturated colorizations. We propose a fully automatic approach that produces vibrant and realistic colorizations. We embrace the underlying uncertainty of the problem by posing it as a classification task and use class-rebalancing at training time to increase the diversity of colors in the result. The system is implemented as a feed-forward pass in a CNN at test time and is trained on over a million color images. We evaluate our algorithm using a "colorization Turing test," asking human participants to choose between a generated and ground truth color image. Our method successfully fools humans on 32% of the trials, significantly higher than previous methods. Moreover, we show that colorization can be a powerful pretext task for self-supervised feature learning, acting as a cross-channel encoder. This approach results in state-of-the-art performance on several feature learning benchmarks.
Zhang, Isola, Efros.Colorful Image Colorization.In ECCV, 2016. (oral)(hosted on arXiv)
We show results on legacy black and white photographs from renowned photographers Ansel Adams and Henri Cartier-Bresson, along with a set of miscellaneous photos.
Ansel Adams(hover for our results; click for full images)extention of Figure 15 from our paper Henri Cartier-Bresson(hover for our results; click for full images)Figure 16 from our paper Miscellaneous Photos(hover for our results; click for full images)Figure 17 from our paper
Click the montage to the left to see our results on Imagenet validation photos (this is an extension of Figure 6 from our [v1] paper). Click the montage to the right to see results on a test set sampled from SUN (extension of Figure 12 in our [v1] paper). These images are random samples from the test set and are not hand-selected.

We also provide an initial comparison against Cheng et al. 2015 here. We were unable to acquire code or results from the authors, so we simply ran our method on screenshots from the figures in the paper of Cheng et al. See Section 3 in the supplementary pdf for further discussion of the differences between our algorithm and that of Cheng et al.

Here, we show the ImageNet categories for which our colorization helps and hurts the most on object classification. Categories are ranked according to the difference in performance of VGG classification on the colorized result compared to on the grayscale version. This is an extension of Figure 6 in the [v1] paper.Click a category below to see our results on all test images in that category. Alexander Mordvintsev visualized the contents of our network by applying the Deep Dream algorithm to each filter in each layer of our [v1] network. He has kindly shared his results with us! The deep-dream images are grayscale and colorized with out network. We found that the conv4_3 layer had the most interesting structures. Click on each layer below to see the results, and let us know what you see!
We have received many interesting examples and applications, developed by users! Note that the video examples are run on a per-frame basis, with no temporal consistency enforced. If you have any examples you'd like to share, please email Richard Zhang at rich.zhang at eecs.berkeley.edu.

Videos

Lukas Graham - 7 years [Music Video] Impact (1949) [Clip] [Blog Post] Dorothy Dandrige - Zoot Suit (1942) [Clip] Seven Samurai (1954) [Clip] Applications Automatic colorizer Bot [Reddit] [Gallery] [Blog Post] [2 Week Update] Reddit thread from /r/InternetIsBeautiful [Link] [Demo] [Blog Post] Colorizing an 1880 Glass Plate [Video by Mathieu Stern] Colourful Past: Find and colorize historical photos [Link]
There have been a number of works in the field of automatic image colorization in the last few months! We would like to direct you to these recent related works for comparison. For a more thorough discussion of related work, please see our full paper.

Concurrent Work Gustav Larsson, Michael Maire, and Gregory Shakhnarovich. Learning Representations for Automatic Colorization. In ECCV 2016. [PDF][Website] Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, and Hiroshi Ishikawa. Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification. In SIGGRAPH, 2016. [PDF][Website]

Previous Work Ryan Dahl. Automatic Colorization. Jan 2016. [Website]Aditya Deshpande, Jason Rock and David Forsyth. Learning Large-Scale Automatic Image Colorization. In ICCV, Dec 2015. [PDF][Website]Zezhou Cheng, Qingxiong Yang, and Bin Sheng. Deep Colorization. In ICCV, Dec 2015. [PDF]

This research was supported, in part, by ONR MURI N000141010934, NSF SMA-1514512, an Intel research grant, and a Tesla K40 GPU hardware donation by NVIDIA Corp. We thank members of the Berkeley Vision Lab for helpful discussions, Philipp Krähenbühl and Jeff Donahue for help with self-supervision experiments, and Aditya Deshpande and Gustav Larsson for providing help with comparisons to Deshpande et al. and Larsson et al.

richzhang.github.io

Галерея работ

 

Стилизация портретов

Фотомонтаж, фотоколлажирование

  

Цифровая художественная отрисовка арт-портрета

Автор стилизации и отрисовки портретов - Наталья Очеретная

 

Замена одежды, фона фотографии, предметная обтравка

  • Предметная обтравка Предметная обтравка
  • Ретушь, коррекция цвета, обтравка Ретушь, коррекция цвета, обтравка
  • Предметная обтравка фотографии Предметная обтравка фотографии
  • Замена одежды, мужской костюм Замена одежды, мужской костюм
  • Замена одежды на фотографии Замена одежды на фотографии
  • Замена женской одежды, фото на документы 3х4 Замена женской одежды, фото на документы 3х4
  • Частичная замена фона Частичная замена фона
  • Изменение фона на фотографии Изменение фона на фотографии
  • Ретушь, цветокоррекция фотографии, удаление лишних деталей Ретушь, цветокоррекция фотографии, удаление лишних деталей
  •  
 

Ретушь, цветокоррекция, тонирование

  • Ретушь, цветокоррекция фотографии, удаление дефектов Ретушь, цветокоррекция фотографии, удаление дефектов
  • Восстановление цвета, ретушь Восстановление цвета, ретушь
  • Ретушь, пластика лица Ретушь, пластика лица
  • Тонирование фотографии, усиление резкости деталей Тонирование фотографии, усиление резкости деталей
  •  
 

Коллажи из фотографий (стенгазеты)

Реставрация и восстановление старых фотографий

 

Оцветнение (раскрашивание) черно-белых фотоснимков

  • Реставрация и оцветнение детской фотографии Реставрация и оцветнение детской фотографии
  • Реставрация фото, удаление лишних деталей, оцветнение Реставрация фото, удаление лишних деталей, оцветнение
  • Оцветнение черно-белой фотографии Оцветнение черно-белой фотографии
  • Восстановление фотоснимка, раскрашивание, замена фона Восстановление фотоснимка, раскрашивание, замена фона
  • Оцветнение фотографии Оцветнение фотографии
  • Раскрашивание (оцветнение) детской фотографии, изменение заднего фона Раскрашивание (оцветнение) детской фотографии, изменение заднего фона
  •  
 

Фото-скетч

 

vikifoto.ru


Смотрите также