这是清朝末代皇后婉容广为流传的一张老照片：
如果让照片变成彩色的，会是什么样子？
竟然没有什么违和感，百年前的老照片似乎在此刻变得鲜活了起来。
而这张图上色的背后，并没有真人在一步步操作渲染，而是一个AI一键搞定的那种。
它叫Palette.fm，是由谷歌机器学习研究员 Emil Wallner 打造。
只需要一个“拖拽”或“上传”动作，就能呈上数十种不同风格的彩色照片。
甚至对想要的效果，还能用自然语言去描述生成。
更重要的是，小哥搞的这个网站还是免费、不需要注册或登录的那种。
于是乎，这个网站在“黑白照上色”圈里火了一把。
正如我们刚才提到的，这个 AI 非常明显的一个标签，就是操作简单。
然后静等几秒钟，上传的黑白照就立马“光彩照人”了：
如果对于网站给出的“基础款”上色效果不满意，别急，后边还有一大堆上色效果可选：
但若是对这么多的上色效果还不满意怎么办？
那咱就“自定义”一套，用自然语言描述一下就行的那种。
只需要在编辑框内用自然语言描述下想要的效果，然后点击一下“Colorize”，就能得到你想要的效果啦~
以及还有个“Surpise Me”的功能，会让这个 AI 自行脑补些有趣的上色提示词。
玩法很简单，但肯定有好奇的友友们要问了：“AI 自己补的色，能很真实地做到还原吗？”
Good question！
咱们现在就用这个 AI 上色的效果跟真实照片的色彩做个大 PK。
原照片是长这样的：
然后咱们用 Photoshop 将它调成黑白色：
不难看出，AI 在没有任何提示之下，首先联想到的上色方案，是偏午后阳光的湖面之景。
然后我们只需要把提示词稍作修改，就可以让效果接近原图了：
至于这个 AI 背后的具体技术，小哥并没有透露特别细节的内容，但对大体的过程做了描述：
通过机器学习模型对图像进行分类，对上传的图像会有个自己初步的上色方案。
我主要做了 2 个 AI 模型，一个用来生成文本，一个用来上色。
其实 AI 给黑白图片上色，已经不是很新鲜的事儿了。
但是围观的网友们纷纷表示，Palette.fm 的比他们之前用过的其他 AI 更好用！
而这也让一位兼职着色师对 Palette.fm“爱恨交加”：
因为这个 AI 的着色能力着实很突出。他之前也试过 ImageColorizer.com 等其他 AI 工具，但都没有这样的效果。
比如对英格丽・褒曼这张在《卡萨布兰卡》里的剧照上色：
他认为，ImageColorizer 几乎只把人物颜色补充得还可以，而背景色处理得并不咋滴；而 Palette.fm 则把人物和背景颜色都补充得更生动自然。
但另一方面，这位兼职着色师也有点儿担心 AI 过于强大，会抢了他的饭碗……
还有网友用 Palette.fm 给自己已逝父亲的黑白旧照上色，然后惊喜地表示，有那味儿了！
除了给人物照片着色之外，还有人也对风光照片下手了。
Ta 用 Palette.fm“复原”了 1920 年代的街景。
不过与此同时，也有网友认为，这个 AI 依然存在“偏见”。
其中最主要的一点就是，AI 会把旧事物描画得比较沉闷，一看就很有年代感；但其实过去的东西往往也是很丰富多彩的。
就拿一位俄罗斯摄影师在 1909 年至 1915 年间拍摄的照片来说，原图是彩色的，研究人员把这些图弄成黑白之后，再让 AI 上色。
结果是这样的：
而实际上，原图是酱婶儿的：
也就是说，AI 给较古早的图像着色时，居然还自带一层“年代滤镜”。
所以不少人依然觉得，虽然 AI 的技能正在突飞猛进，但有些事儿吧… 还得靠真人来完成。
再来说说这个涂色 AI 背后的主人公，机器学习研究员 Emil Wallner。
Emil 目前在谷歌工作，并使用 ML 来探索艺术和文化。
事实上，关于给黑白图片上色，这位哥们儿已经研究了 5 年多。
他分享道，上色过程背后的一些代码，是用谷歌的 TensorFlow 来编写的。
而且近年来，这些算法一直在多项反复的实验中不断地优化着。
截至目前，这个 AI 已经从上百万张图像上学习过了，所以它的着色效果会比许多同类 AI 都更精准。
另外值得一提的是，Emil 本人很支持“开源”，他已经把自己写的代码都公开了。
他指出：
如果学习算法变得越来越容易，大家就可以相互学习到更多东西。
对了~ 前文也说到 Palette.fm 可以免费试用，量子位用赫本的剧照试了下，亲测不戳！
想自己动手给黑白老照片上色的友友们，可以戳下面的链接试一试。
传送门：
https://palette.fm/
参考链接：
[1]https://arstechnica.com/information-technology/2022/10/colorize-black-and-white-photos-with-palette-fm-an-ai-powered-online-tool/
[2]https://www.loom.com/share/dc62bad90d2349f09ac9ad1e37216a4d?sscid=a1k6_opui3&utm_source=shareasale&utm_medium=affiliates&utm_campaign=314743
[3]https://news.ycombinator.com/item?id=33261494
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊、Alex
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