DDColor

DDColor predicts image color from luminance.

Задачи: restoration
Установка: pip install libreyolo
Уровень поддержки: Только инференс, начиная с v1.6.0. Только предсказание, валидация и экспорт. Функции обучения неприменимы.
Исходный проект: DDColor от DDColor authors, Apache-2.0. Статья, исходный код
Лицензии: Код: MIT, веса: Apache-2.0. Коммерческое использование

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

Файл	Лицензия весов
Restoration
LibreDDColort-restore.pt	apache-2.0
LibreDDColorl-restore.pt	apache-2.0

Все перечисленные выше файлы уже доступны в организации LibreYOLO и скачиваются при первом использовании.

Licensing

Проверяйте лицензию в репозитории конкретных весов на Hugging Face. Она указана для каждого чекпойнта в организации LibreYOLO и может различаться даже внутри одного семейства. Этот репозиторий считается авторитетным источником, а сводка ниже описывает условия на момент последней проверки страницы.

Это описание соответствующих лицензий, а не юридическая консультация. Если ответ важен для коммерческого использования, прочитайте лицензии самостоятельно и проконсультируйтесь с юристом.

Оригинальная работа: DDColor, DDColor authors
Лицензия исходного проекта: Apache-2.0
Исходный код проекта: github.com/piddnad/DDColor
Код LibreYOLO: MIT
Веса: Apache-2.0, повторно опубликованы на huggingface.co/LibreYOLO
Толкование: 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}
}

Скопировано из блока цитирования авторов на странице raw.githubusercontent.com/piddnad/DDColor/master/README.md.