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开源最前线(ID:OpenSourceTop) 猿妹整编 | 来源 逆锋起笔
 
https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
 
http://raywzy.com/Old_Photo/
 
微软研究团队万紫宁、张波等人开发了一种新的基于AI算法，用于通过深度学习恢复老旧照片，与通过监督学习还原旧照片的方式不同，真实照片的降级很复杂。
 

 
bringing-old-photos-back-to-life作者使用变分自动编码机（VAE）将图像变换到隐空间，并在隐空间进行图像恢复操作。这种转换可以很好的体现出真实照片。
 

 
此外，为了解决一张旧照片中的多种退化，bringing-old-photos-back-to-life设计了一个全局分支和局部非全局分支，全局分支专门针对结构化缺陷（例如划痕和灰尘点）的功能，局部非全局分支主要针对非结构化缺陷（例如噪声和模糊度），bringing-old-photos-back-to-life在隐空间中融合了两个分支，从而提高了从多个缺陷还原旧照片的能力。关注公众号 逆锋起笔，回复 pdf，下载你需要的各种学习资料。
 
如何使用

 
该项目依赖于「Synchronized-BatchNorm-PyTorch」，按照教程配置即可。首先，你需要安装和下载预训练的模型，然后就可以通过一个简单的命令轻松回复旧照片。
 
对于没有划痕的图像：
 
python run.py --input_folder [test_image_folder_path] \
              --output_folder [output_path] \
              --GPU 0

 
对于有刮擦的图像：
 
python run.py --input_folder [test_image_folder_path] \
              --output_folder [output_path] \
              --GPU 0 \
              --with_scratch

 
注意：请尝试使用绝对路径。最终结果将保存在中./output_path/final_output/。
 
目前，微软不打算直接发布带有标签的有划痕旧照片数据集。如果你想要得到配对的数据，你可以使用官方提供的预训练模型来测试收集到的图像，以获得标签。
 
下面我们还是来看看几组不同照片的还原效果吧：
 

 
下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
 
在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。
 
下载2：Python视觉实战项目31讲
 
在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目31讲，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。
 
下载3：OpenCV实战项目20讲
 
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下载4：leetcode算法开源书
 
在「小白学视觉」公众号后台回复：leetcode，即可下载。每题都 runtime beats 100% 的开源好书，你值得拥有！
 


 
交流群

 
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~
 

 
 

 


 

  
  

 
 


 
欢迎关注“创事记”的微信订阅号：sinachuangshiji
 
文/宋欣仪
 
来源：大数据文摘（ID:BigDataDigest）
 
出门在外，是不是才觉得妈妈的唠叨分外可爱又令人怀念。母亲节到了，翻箱倒柜想找出一张妈妈的老照片，却因为早已泛黄褪色而触碰不到回忆的信号，记不得哪年哪月哪天，找不回那条曾经以为可以一直走都走不到尽头的童年街巷。弯弯的月亮，摇在手里的蒲扇，是回不去的流逝光阴，但能不能至少将这些回忆镌刻在相片，然后紧紧攥在手里？
 
最近图像修复大火，从网友们用小程序“你我当年”一键修复老照片到GitHub上的热门项目“用机器学习给黑白照片上色”，我们似乎找到一个保存记忆的良方。
 
GitHub上给老照片上色的一个项目：DeOldify
 
岁月从墙上剥落，小时候牵着妈妈的手哭着闹着要买的那根冰棍，你还记得它的颜色吗？用DeOldify给黑白照片上色，尝试拼凑出曾经的家庭生活的欢乐色彩，也找回曾经的家庭时光的温度。
 


 

  
  

 
 
感恩节的回忆（1911年）
 

  
  

 
 
Lemuel Smith夫妇和年幼的孩子们在农场的家庭时光（1941年）
 
假如母爱有颜色，假如思念有形状，它不应该是黑白而模糊的。回忆应该是在明朗的月光下，沿着夏夜的风爬上家门口的梧桐，然后轻轻敲打我的窗台。
 


 

  
  

 
 
给老电影《黑暗中的舞者》上色
 
《黑暗中的舞者》讲述一个母亲来到美国为了治愈失明的13岁儿子，甘愿自己被捕入狱，并且最后被判死刑。当死亡就在眼前时，巨大的恐惧和强烈的求生欲让她嘶叫嚎哭，只有朋友告诉她儿子手术成功，不会失明时，才让她镇定下来，惊恐无助的女孩又回归成为了从容的母亲。是非常适合母亲节观看的一部影片。
 
这是影片最后行刑前比约克对儿子说的话：
 

  
“亲爱的儿子俊，别害怕，我从不孤单，这不是最后一首歌，没有小提琴，合唱团那么安静，没人转圈。这是倒数第二首歌，记得我说过的话，把面包包好，把床铺好。”
 
 
大火的小程序“你我当年”
 
网友用小程序“你我当年”还原女星模糊照片后的美貌：
 


 

  
  

 
 
林青霞修复后的照片
 
我的妈妈可能有点普通，有时候还有点市侩。我们说“为母则刚”，但她当年也只是一个被捧在手心里的小公主。快拿妈妈年轻时候的照片也试一下，看一看她当年的风采。
 
图像修复技术一览AI修复官：记忆不再模糊
 
“你我当年”运用主要是CNN、GAN等AI技术，即卷积神经网络和生成式对抗网络”，让人想到美图秀秀的一键磨皮，它们虽然都利用了卷积神经网络，但二者并不一样。美颜软件中常见的磨皮功能是做减法，将照片去掉细节，做模糊处理。常用的磨皮算法包括均值模糊、高斯模糊、中值滤波等，它们的去噪效果好，但视觉效果差。而你我当年是做加法，可以自动补充细节，即利用AI算法替代图像中缺失或者损坏的数据。
 


 

  
  

 
 
AI修复的大小S照片在网上引起惊叹
 
图像修复一般用“扩散”的方法来处理，这种方法将局部结构应用到其他部分。或者用“示例”的方法，每一次构建缺失部分的一个像素点（块）保持和周围像素点的一致性。但是当缺失部分很大时，这些方法会失效，因此就需要运用机器学习。由一个高阶模型提供补充的信息，例如深度神经网络。
 
深度神经网络使用监督图像分类，在监督图像分类中，每个图像都有一个特定的标签，神经网络通过一连串的基本操作运算来学习图像到标签之间的映射。通过输入学习大量的数据集（数百万张带有成千个的标签的图像），神经网络可以实现准确的分类，实施一个判别式预训练的神经网络来指导图像重建。
 
原理类似训练一个机器人，让其对缺失信息很多的图进行“脑补”；同时找来一个“鉴定师”提出意见，让机器不断钻研，双方不断提升。
 
AI上色师：老照片重见光彩
 
同样地，训练有素的AI可以学会上色，生成对抗网络的本质还是学习损失函数。通过先对照片进行图像分割，AI可以区分出标志性物体，认出图像中的各种元素，比如树木、天空、人脸、服装……在输入大量包含常见场景和人物的图片后，AI会自动学习和记忆这些关键信息的颜色，比如树叶是绿色、人脸是肤色等。因此，它可以很快开始对黑白照片里的场景进行彩色化，填补缺失色彩。
 
而更进一步地，AI正在逐步从静态照片进军动态效果，近日，在Facebook的F8大会上，一个名为Jason Antic软件工程师展示了用DeOldify为老电影上色，效果非常惊艳。
 


 

  
  

 
 
电影《Reefer Madness》1936
 
DeOldify的深度学习模型借鉴了当前多种主流技术方法，包括：自注意生成对抗网络（Self-Attention Generative Adversarial Network）、两个时间尺度更新规则（Two Time-Scale Update Rule）以及最重要的——NoGAN——他开发的一种新型GAN训练模型，用来解决之前DeOldify模型中出现的一些关键问题。NoGAN训练结合了GAN训练的优点（绚烂的色彩），并消除了一些副作用（如视频中闪烁的物体）。
 
GitHub地址：
 
https://github.com/jantic/DeOldify/blob/master/README.md
 
上色体验地址：https://colorize.cc/
 
话说回来，今天母亲节，给妈妈打个电话，然后把妈妈的画像牢牢印在脑海吧。当然照片只是辅助，有些事还是要握在手心，刻在心头。

 
【插件介绍】
 
全新老照片修图神器
 
AKVISRetoucher V9
 
可独立运行|暂仅支持WIN系统
 
含独家安装&使用教程
 
 
 
1、图像恢复参数
 
它是一种高效的照片修复程序，有2种修饰模式运行。
 
如要精确修饰细小缺陷(划痕，斑点，灰尘)，可使用“ 小缺陷”模式。如要删除大型物体并快速恢复照片，则可使用通用修饰模式；
 
 
2、处理工具
 
不仅可去除图像上的小瑕疵：污渍，灰尘等。还可以使用它来修饰肖像，它看起来像“治愈”皮肤问题。
 
 
3、批量处理
 
软件支持批处理，可让您自动处理一系列图像。在修饰具有类似缺陷或具有相同日期戳的许多照片时，此功能非常有用。
 
 
4、色彩校正
 
使用“ 颜色校正”设置，您可以轻松调整图像的亮度，对比度和饱和度值。通过激活棕褐色复选框，还可以为您的照片添加优雅的复古触感。
 
 
5、与PS高强的兼容性
 
软件可独立使用，也可作为插件与PS完全兼容；
 
 
 
不限速下载链接：https://mdl.ink/KrfkBK
 

smartdeblur汉化版，这是一款口碑很好的图片智能模糊处理工具，不过原版本是不支持简体中文的，由于功能十分好用，小编就特为大家找来的汉化版本，毕竟对于国人来说，使用该版本会更加的好上手。但是在使用前，用户们需要注意的是你需要处理的照片是后期处理变模糊的，还是图片本身质量差而导致的模糊，像使用该软件会通过自身的高级算法，让模糊图片变清晰，从而就能将上面的“马赛克”去除掉。另外，smartdeblur也是一款便捷的去模糊软件，可还原失焦以及运动模糊。该版本不仅支持自动检测，还能还原由复杂运动轨迹造成的模糊图片，十分强大，所以简单的说这款软件就是专业用于还原被人为模糊过的图片，那如果是图片本身质量差而导致的模糊小编推荐你试试Topaz Gigapixel AI。
 
 
修复模糊照片、老照片的利器！对了给大家说一下哦，小编给大家带来的是SmartDeblur破解版，完全免费了，绿色版本呢！
 
 
 

 
 
在拍摄过程中产生的模糊，并非不可逆过程，其实只是所有的信息根据一些规则而进行了重新分配，使用一些假设，完全可以重建图像。SmartDeblur 使用傅里叶变换方法实现了修复模糊和散焦图像，重建失真图像，复原模糊图片，SmartDeblur应该是当前市面上效果最好的去模糊工具。
 
它内置独特的算法，可以轻松修复这些照片，只需进行简单的调试，就可以得到相对更清晰的图片，让图片起死回生。
 
下载打开后会有一张示例图片，并且告诉您怎么调节使它变得清晰。
 
SmartDeblur 和之前ouyaoxiazai介绍的视频马赛克消除器 Video Enhancer，和图片无损放大工具 PhotoZoom、Reshade Image Enlarger、ImageEnlarger 等有着异曲同工之妙，而 SmartDeblur 后续会加强专注于对真实图像的处理，引入更复杂和先进的去卷积技术和振铃效应消除法。
 
说明：
 1、SmartDeblur的确可以在一定程度上使模糊的照片变得更清晰。但希望要获取非常清晰的图片也是比较难，虽然不是很完美，但也提升明显。
 
2、对于拍摄的照片，如果模糊，该软件处理起来效果更好。
 
3、SmartDeblur在修复经过人工模糊处理的图片时(例如被后期PS模糊)，效果更佳。
 
4、SmartDeblur还可以在一定程度上解析出失焦模糊图片上的文字内容，也就是说，对于模糊不清的文字图像，你看不明白上的文字，还可以放在SmartDeblur试上一试。
 
5、会用PS的，其实使用PS还可以使很多图片变得更清晰一点。
 
下载地址：http://www.bt187.com/604.html