Ceci_Tian

摘要： 摘要指出图像增强需要面对的三个问题： 需要同一对（明亮和黯淡）的图像对作为训练 对黑暗场景下的图像增强效果并不好 图像增强后噪点也被放大 论文提出： 先使用基于Retinex网络的模型对低光图像进行亮度提升（亮度提升） 然后使用改进的对抗网络来提升图像质量（解决噪点） 一些前人工作： 《Enligh 阅读全文

摘要： 论文地址：《Colorful Image Colorization》 摘要 这篇论文主要解决的问题：输入灰度图，输出渲染后合理的彩图. 答案显然是不受约束的，因此前人的工作要么依赖于用户对图片渲染的交互，要么会得到不饱和的图片. 这篇论文提出了一个全自动上色方法，使得上色后的图片鲜明且真实. 论文接 阅读全文

摘要： 博客地址：点我点我！ 项目作者：Jason Antic 项目：DeOldify 实现功能：对图片上色+修复；对视频进行上色 闲话和背景 访谈前半部分讲了一些建立模型的初衷，使用的网络（生成对抗网络），上色与修复的区别。对于上色与修复这两块是分成两部分实现的。作者曾经将上色和修复放到一个模型来实现，但 阅读全文