DDColor

DDColor predicts image color from luminance.

Task: restoration
Installa: pip install libreyolo
Livello di supporto: Solo inferenza, dalla v1.6.0. Solo predizione, validazione ed esportazione. Le funzionalità di addestramento non si applicano.
Origine: DDColor di DDColor authors, Apache-2.0. Articolo, sorgente
Licenze: Codice MIT, pesi Apache-2.0. Uso commerciale

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

File	Licenza dei pesi
Restoration
LibreDDColort-restore.pt	apache-2.0
LibreDDColorl-restore.pt	apache-2.0

Oggi tutti i file elencati sopra sono presenti nell<link>organizzazione LibreYOLO</link> e vengono scaricati al primo utilizzo.

Licensing

Controlla la licenza nel repository Hugging Face degli specifici pesi che scarichi. Ogni checkpoint nell<link>organizzazione LibreYOLO</link> ne include una e non è sempre la stessa per tutta la famiglia. Quel repository è la fonte autorevole; il riepilogo seguente descrive le condizioni applicabili al momento dellultima verifica di questa pagina.

Questa è una descrizione delle licenze coinvolte, non una consulenza legale. Se la risposta è importante a fini commerciali, leggi personalmente le licenze e chiedi una consulenza indipendente.

Lavoro originale: DDColor, DDColor authors
Licenza upstream: Apache-2.0
Sorgente upstream: github.com/piddnad/DDColor
Codice LibreYOLO: MIT
Pesi: Apache-2.0, ripubblicati su huggingface.co/LibreYOLO
Interpretazione: 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}
}

Copiato dal blocco di citazione degli autori disponibile su raw.githubusercontent.com/piddnad/DDColor/master/README.md.