Canonical: https://instain.ru/tr/ai/ddcolor/
Language: tr

DAMO Academy, Alibaba Group  model

# DDColor. 

Tek renkli fotoğrafları renklendirme

4.25 / 5    [Katalog değerlendirmesi](https://instain.ru/tr/ai/ddcolor/#editorial-rating) [Resmî site ](https://github.com/piddnad/DDColor)

Resimlerin otomatik renklendirme modeli. Tek renkli fotoğrafların renk yorumları ve tasarım seçeneklerini kontrol etmek için uygundur.

![DDColor. DDColor yazarlarının pullu deposu ve boyama resimlerinin örnekleri.](https://instain.ru/assets/images/ddcolor-screen-a97fec3335c7-1200.webp)

DDColor yazarlarının pullu deposu ve boyama resimlerinin örnekleri.  [Kaynağı aç ](https://github.com/piddnad/DDColor)

## Editoryal Yorum Olarak Renk

DDColor renksiz bir görüntü alır ve renkli bir versiyon sunar. Model, resimde gördüğünüz nesnelerin işaretlerine dayanmaktadır. Gökyüzünün, giysilerin veya cildin olağan tonunu sunabilir, ancak pikselin parlaklığının elbisenin veya işaretin gerçek rengini bilmek imkansızdır. Bilinen bir renk aile tarihi için önemliyse, ayrı ayrı yazın ve modelin teklifiyle karşılaştırın.

## Aile albümü için çerçeve

Bir eğitim örneği için, insanların ahşap bir çitin yanında durduğu fotoğrafın kendi taramanızı yapın. İşlemeden önce, kaynağı kaydedin ve varsa çerçevenin güçlü bir yanlılığını kaldırın. Boyalı versiyonda, elin çite dokunduğu yerleri ve hafif gömleğin kenarlarını arttırın. Bu tür sınırlarda, ağacın renginin cilde veya dokuya geçtiğini fark etmek uygundur.

Albüme renkli bir kopyanın yanında tek renkli bir orijinal göster. İşleme yöntemine ilişkin bir imza, okuyucunun belgesel taramasını iddia edilen renklerden ayırt etmesine yardımcı olacaktır.

## Ağırlık seçimi ve yakın çekim doğrulaması

Yazarlar dosyaları işlemek için farklı ağırlık setleri ve komutlar yayınlar. Bir temsili tarama ile başlayın ve ardından aynı seçeneğin tüm seri için uygun olup olmadığını değerlendirin. Çok aktif renk işleme, yüzün dikkatini dağıtır ve bir dizi resmi eşitsiz hale getirebilir. Ayrı ayrı yazdırmak için, örnek parçasını istenen boyutta kontrol edin ve grinin orijinal tonlarıyla sürümü kaydedin.

## Hangi görevler uygun

- Aile fotoğrafının renkli bir versiyonunu alın

- Albüm için renklendirme seçeneklerini karşılaştırın

Özellikler 

## Güçlü yönler

- Yayınlanan ağırlıkların yerel işlenmesi

- Resmi depoda birden fazla model varyantı

Dikkate alınması gerekenler 

## Sınırlamalar

- Orijinal görüntü bilinmeyen modeldeki renkler

- Renk küçük nesnelerin sınırlarını aşabilir

## Seçim ve koşullar

Ücretsiz kullanım

Evet

Deneme süresi

Doğrulanmadı

Kayıt gerektirmez

Evet

Rusça arayüz

Doğrulanmadı

Yerel kurulum

Evet

API

Doğrulanmadı

“Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin.

Girdi biçimleri

Görsel

Sonuç

Görsel

### Koşullar

Yazarlar, PyTorch kodunu, birkaç ağırlık setini ve bireysel görüntü ve klasörlerin yerel olarak işlenmesi için talimatları yayınlarlar.

Görevden ilk sonuca

## Uygulama örneği

Görev

Aile fotoğrafının renkli bir versiyonunu alın

Ne hazırlamalısınız?

Tek renkli tarama ve varsa, önemli parçaların renkleri hakkında bağımsız bilgi.

### Görev veya istem

Bir kopyasını boya. Cilt, kıyafet ve arka planı orijinal tarama ile karşılaştırın, renk sınırlarını kontrol edin.

### Beklenen sonuç

Fotoğrafın renk yorumu, depolanan bir kaynakla.

### Sonuç nasıl kontrol edilir

- Nesneler arasındaki geçişleri kontrol edin.

- Hangi renklerin muhtemelen geri yüklendiğini not edin.

Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin.

Ayrıntıları kontrol et

## Resmi kaynaklar

-  [DDColor kodu, ağırlıkları ve boyama örnekleri ](https://github.com/piddnad/DDColor)

-  [DDColor yazarları boyama resimleri üzerinde çalışıyor ](https://arxiv.org/abs/2212.11613)

Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın.

Kısaca araç hakkında

Geliştirici

DAMO Academy, Alibaba Group

Kategori

[Görseller](https://instain.ru/tr/category/images/)

Erişim

Yazarlar, PyTorch kodunu, birkaç ağırlık setini ve bireysel görüntü ve klasörlerin yerel olarak işlenmesi için talimatları yayınlarlar.

Ödeme

Depo Apache 2.0'ı gösteriyor. Seçilen ağırlıklar ve harici lansman için, bireysel koşulları kontrol edin ve yayınlamadan önce fotoğrafın haklarını belirtin.

API

Ayrı bir API belirtilmedi

[Geliştirici Koşulları ](https://github.com/piddnad/DDColor)

Katalog değerlendirmesi

4.25 / 5 

Özellikler

4.30 / 5 

Çalışma senaryoları

4.10 / 5 

Ekosistem

4.20 / 5 

Belgeler

4.40 / 5 

Puanlar katalogda yol gösterir. Kullanıcı yorumu veya kişisel test sonucu değildir.

[Metodolojiye bakın ](https://instain.ru/tr/methodology/)