モノクロ写真に色を付けることは、写真の初期にまで遡る習慣です。 1940 年代まではほとんどの消費者がカラー写真を利用できなかったため、写真のリアリティを高めたいと考えた一般の人々は、代替手段として手彩色を試すことがよくありました。 水彩、油彩、またはパステルを使用した信じられないほど時間のかかる作業であり、その結果は、 確かに特徴的ではありますが、作成者が考えているほど現実的に見えるとは限りません 願った。
コンテンツ
- パンデミックプロジェクト
- Colorize_bot の仕組み
- 成功の尺度
現在では、白黒画像をフルカラー写真に変換することがはるかに簡単になり、結果もはるかに優れています。 なんと簡単なのでしょうか？ モノクロ画像を Twitter に投稿またはスポットして、次のように返信するだけです。 @colorize_bot. 色付けするキャプテン プラネットを召喚するかのように、Colorize_bot (知られているように) はデジタル クレヨラを使って即座に行動を開始します。 ユーザーに新鮮な多色のイメージと「もちろん、お手伝いできてうれしいです!」という陽気なメッセージを残します。 これらすべてはほんの数人の空間で起こります 秒。
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そして、エクアドル出身の 21 歳のコンピュータ サイエンスとエンジニアリングの学生と、気の利いた AI がいます。 ツール — 感謝します。
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パンデミックプロジェクト
「Colorize_bot は間違いなく私の最高のプロジェクトです」とクリエイターの Geovanny Zambrano 氏は Digital Trends に語った。
現在進行中の多くのプロジェクトと同様に、Colorize_bot はパンデミックの結果としてデジタル ライフに登場しました。 ザンブラーノさんは「たくさんの自由時間」を抱えて家に閉じこもっていることに気づき、JavaScript スキルを練習するために Twitter ボットを作成することにしました。
これらのシンプルなソフトウェア ツールはさまざまな有用性を備えており、Amazon の無料電子書籍へのリンクをツイートするなど、Twitter 上でさまざまな自律的なアクションを実行するために呼び出すことができます。 ニュースの見出しを組み合わせてみる コミカルな効果のために。 「たくさんのアイデアがありました」と彼は言いました。 「モチベーションを高めるフレーズを 1 時間ごとに公開するボットから、ボットの「時間翻訳者」まで。このプロジェクトの目的は、フォロワーを獲得することではありませんでした。 私の目標は、[何か役立つもの]を作成することだけでした。」
この時点で、彼は 7 か月前に見た YouTube のビデオを思い出しました。そのビデオでは、機械学習を使用して古い写真をリマスタリングする方法が詳しく説明されていました。 ザンブラーノは、これらの AI の一部を基に構築するというコンセプトを思いつきました。 オンラインで無料で入手できるツールを開発し、それらをカラー化ツールに変換しました。 彼は10月26日に仕事を始めて、毎日約3、4時間かけて1か月間働きました。
このボットの最初のバージョンは、ツイートごとに 1 つの画像しか処理できない限定的なバージョンで、2020 年 11 月 28 日に投稿されました。
Colorize_bot の仕組み
ユーザーがツイート内で Colorize_bot をタグ付けすると、Webhook を使用して即座にアクティブ化されます。 モニター 24時間365日呼び出し可能。 メンションがキャプチャ、処理、検証されると、モノクロ画像が収集され、別のカラー化 AI に渡されます。 道具。 これは Zambrano によって作成されたものではなく、研究者の Jason Antic によって開発されたオープンソース モデルです。
として Githubに記載されている、モデルは、敵対的生成ネットワーク (GAN) のバリエーションである弁別器および生成器 A.I. を使用します。 以前はあらゆるものを作成するために使用されていたシステム 偽の人間の遺伝コード に A.I. 絵画. NoGAN ツールを使用すると、静止画像とビデオの両方をカラー化できますが、後者は当然のことながら少し時間がかかります。 Antic 氏がこのモデルについての投稿で説明しているように、画像に色を付けるためにこのモデルがどのような種類のデータを抽出するのかについては、彼自身も完全にはわかっていません。 大量のデータからこれを学習し、適切なアルゴリズムを使用して正しい方向に導くことができます。
「私の推測では、モデルは、以下に基づいて色付けする方法について、いくつかの興味深いルールを学習しているのではないかと考えられます。」 白黒画像の中に存在するとは決して予想していなかった微妙な手がかりが存在するのです」とアンティック と書いています。 「この結果は、適切に決定論的で一貫した結果をもたらします。つまり、トラック モデルの色付けは恣意的ではないため、決定する必要がありません。 さらに、非常に堅牢であるため、動きのあるシーンでもレンダリングの一貫性が非常に高いようです。」
完成した画像は Colorize_bot に戻され、Twitter に投稿されます。 ツイートへの返信を通じて最初のメンションを取得するシステム全体の処理時間はわずか 10 秒です。 ただし、ボットはスパムに関する Twitter のルールに違反しないように、30 秒ごとにのみ応答するようにプログラムされています。 また、学生であるザンブラーノにとって簡単には払えないインフラストラクチャのコストを節約する方法として、ユーザーごとに 1 時間あたり 1 回のメンションにのみ応答します。
「現在、私はプロジェクトをアクティブに保つために月に約 30 ドルを払っています」と彼は言いました。 「これは私の貯金を使って私自身で賄いました。 将来、このお金を払えなくなったら、関心のある団体に何らかの寄付やスポンサーシップをお願いしたいと考えています。」
成功の尺度
ボットは完璧ではありませんし、奇跡を起こす人でもありません。 たとえば、低解像度の画像では、結果も低解像度になります。 さらに注目すべきは、人々から頻繁に依頼される漫画画像の色付けに関して、Colorize_bot はうまくいかない、と Zambrano 氏が述べた。 「これは技術レベルで言えば、カラー化モデルが実際の画像でトレーニングされたという事実によるものです」と彼は言いました。 トレーニングに使用した画像とは異なるタイプの画像に色を付けるように要求された場合、結果は完璧とは言えません。
それにもかかわらず、これは多くの場合において驚くほど正確であることが証明されており、Colorize_Bot はわずか数か月のうちに Twitter ですでに 30,000 人以上のフォロワーを獲得しています。 サービスを呼び出す人を簡単に検索すると、少なくとも数分おきに呼び出されていることがわかります。
「このプロジェクトの発展の結果として私が得た最高の物語は、親戚の古い写真に色を塗ってくれたことに対して感謝の手紙をくれた人々です」とザンブラーノ氏は語った。 ある人は、カラー化された先祖の写真を額装した母親の写真を彼に送った。 このようなプロジェクトの価値を金銭的な観点から計算するのは困難です。 しかし、数カ月間のコーディングは有意義に過ごせたと感じたという点でしょうか? これらの話は、彼が勝者であることを示しています。
「あの夜は本当に素晴らしい瞬間でした。満足感、喜び、そして楽観的な気分でした」と彼は語った。 「あの美しい母親が自分のプリントを持っているのを見て、私たちが単に他の人を助けるという目的で行っていることが、多くの場合、大きな影響を与える可能性があることを知りました。」
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