DeOldify — это проект с открытым исходным кодом, основанный на методах глубокого обучения и предназначенный для автоматической раскраски и реставрации чёрно‑белых фотографий и видеоматериалов. Проект сочетает подходы из области компьютерного зрения и генеративных нейронных сетей, включая сверточные и рекуррентные архитектуры, а также техники улучшения качества изображений и стабилизации цветовой информации. DeOldify ориентирован на практическое применение: от восстановления семейных снимков до предварительной обработки исторической киноплёнки.
Разработка DeOldify велась как открытая инициатива с публикацией исходного кода и обученных моделей, доступных для локального запуска и экспериментов в средах вроде Google Colab. Авторы проекта также создали варианты интеграции для коммерческих сервисов, что позволило использовать технологии в продуктах третьих сторон. Описание проекта в источниках общего доступа подчёркивает сочетание эмпирических приёмов и дообучения на реальных наборах данных для получения реалистичных цветовых решений и улучшения детализации при восстановлении дефектных или постаревших материалов.
- Автоматическая раскраска: преобразование чёрно‑белых изображений и видеокадров в цветные версии с сохранением текстур и градаций яркости.
- Реставрация качества: подавление шума, устранение царапин и артефактов, улучшение резкости и контрастности для старых или повреждённых снимков.
- Поддержка видео: последовательная обработка кадров с учётом временной согласованности цвета для снижения мерцания и артефактов при воспроизведении.
- Открытые модели и ноутбуки: доступность кода и предобученных весов, примеры запусков в Colab и инструкции для локального использования.
- Гибкость настройки: возможность подбора параметров, дообучения на специфичных наборах данных и ограничения цветовой палитры для получения целевых результатов.
- Интеграция в сервисы: реализации и коммерческие интеграции, позволяющие применять технологию в продуктах для массового использования и реставрационных сервисах.
- Комбинация техник: использование различных архитектур и методов постобработки для более правдоподобной цветопередачи и сохранения деталей.