选自arXiv

作者：Jheng-WeiSu等

机器之心编译

参与：Racoon、蛋酱、小舟

为黑白照片上色不难，但难在如何实现「以假乱真」。在这篇CVPR论文中，研究者提出了一种全新的图像着色方法，通过检测出灰度图像中的不同目标，再对图像进行着色，使预测出的彩色图片更加接近真实色彩。

给黑白图像自动上色一直是个很有趣的话题，这方面的技术可广泛应用于旧照片和旧视频的修复，使百年旧照重新焕发生机。我们也会经常看到一些黑白照片修复成品，即使是上个世纪早期的旧照片，经过着色以后效果也十分惊艳。

玛丽莲·梦露经典造型。

年，伦敦滑铁卢车站，人们第一次看到电视机。

但图像着色本质上是一个不适定问题（ill-posedproblem），因为它具备多模态不确定性。也就是说，灰度图像的颜色是单通道的，但着色时却有多种选择。

以往的方法虽然也能在某些图像中达到相当不错的生成效果，但还没有一种方法能够很好地解决包含多个物体的图像着色问题，主要原因是现有的模型都是在整个图像上学习然后着色，在图形和背景无法清晰分离的情况下，这些模型无法很好地学习到有用的对象语义。

最近，来自国立清华大学和弗吉尼亚理工学院的研究者提出了一种新的实例感知着色方法。这一方法通过检测灰度图像中的不同目标，从而对图像进行着色，使预测出的彩色图片更加接近真实色彩。

论文

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