DDColor

DDColor predicts image color from luminance.

Tareas: restoration
Instalación: pip install libreyolo
Nivel de compatibilidad: Solo inferencia, desde v1.6.0. Solo permite predecir, validar y exportar. Las funciones de entrenamiento no se aplican.
Proyecto original: DDColor de DDColor authors, Apache-2.0. Artículo, fuente
Licencias: Código MIT, pesos Apache-2.0. Uso comercial

Install

bash

pip install "libreyolo"

Predict

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreDDColort-restore.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)result.restored.save("colorized.png")

The tiny and large variants return restored color images. Validation uses paired image data. Training and export are not supported.

Validate

Python

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreDDColort-restore.pt", device="cpu")# Restore dataset YAML pairing grayscale inputs/val with color targets/val by file stemmetrics = model.val(data="path/to/your/restore.yaml", workers=0)print(metrics)

Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.

Checkpoints

Archivo	Licencia de los pesos
Restoration
LibreDDColort-restore.pt	apache-2.0
LibreDDColorl-restore.pt	apache-2.0

Todos los archivos anteriores existen hoy en la organización de LibreYOLO y se descargan la primera vez que se usan.

Licensing

Comprueba la licencia en el repositorio de Hugging Face de los pesos concretos que descargues. Cada checkpoint de la organización de LibreYOLO incluye una, y no siempre es la misma en toda una familia. Ese repositorio es la fuente autorizada; el resumen siguiente describe qué se aplicaba cuando se verificó esta página por última vez.

Esta es una descripción de las licencias implicadas, no asesoramiento legal. Si la respuesta es importante a nivel comercial, lee las licencias y busca tu propio asesoramiento.

Trabajo original: DDColor, DDColor authors
Licencia del proyecto original: Apache-2.0
Fuente del proyecto original: github.com/piddnad/DDColor
Código de LibreYOLO: MIT
Pesos: Apache-2.0, republicados en huggingface.co/LibreYOLO
Interpretación: The publisher declares Apache-2.0 for the mirrored artifacts.

Citation

@inproceedings{kang2023ddcolor,
  title={DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders},
  author={Kang, Xiaoyang and Yang, Tao and Ouyang, Wenqi and Ren, Peiran and Li, Lingzhi and Xie, Xuansong},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
  pages={328--338},
  year={2023}
}

Copiado del bloque de cita de los autores en raw.githubusercontent.com/piddnad/DDColor/master/README.md.