이 트위터 봇은 모든 흑백 사진을 색칠합니다.

흑백 사진을 채색하는 것은 사진의 초창기까지 거슬러 올라가는 관행입니다. 1940년대까지 대부분의 소비자는 컬러 사진을 사용할 수 없었기 때문에 사진의 현실감을 높이고자 하는 대중은 종종 대안으로 손으로 채색하는 실험을 했습니다. 수채화, 유화, 파스텔을 사용하는 것은 엄청나게 시간이 많이 걸리는 작업이었고 그 결과는 확실히 독특하기는 하지만 제작자가 생각하는 것만큼 현실적으로 보이지는 않습니다. 희망했다.

오늘날에는 흑백 이미지를 풀 컬러 사진으로 바꾸는 것이 훨씬 더 쉽고 결과도 훨씬 더 좋습니다. 얼마나 쉬운가요? 여러분이 해야 할 일은 트위터에 흑백 이미지를 게시하거나 찾아낸 후 다음과 같이 답장하는 것뿐입니다. @colorize_bot. 색칠하는 Captain Planet을 소환하는 것처럼 Colorize_bot은 알려진 대로 디지털 크레욜라를 사용하여 즉시 작동합니다. 사용자에게 신선하고 다양한 색상의 이미지와 "물론 도움이 되었네요!"라는 명랑한 메시지를 남깁니다. 이 모든 일은 단 몇 명의 공간에서 발생합니다. 초.

그리고 에콰도르 출신의 21세 컴퓨터 과학 및 공학 학생과 멋진 AI가 있습니다. 도구 — 감사합니다.

전염병 프로젝트

제작자 Geovanny Zambrano는 Digital Trends에 "Colorize_bot은 의심할 여지 없이 나의 최고의 프로젝트입니다."라고 말했습니다.

현재 진행 중인 많은 프로젝트와 마찬가지로 Colorize_bot도 팬데믹의 결과로 디지털 생활에 뛰어들었습니다. “여유 시간”이 많아 집에만 갇혀 있는 Zambrano는 JavaScript 기술을 연습하기 위해 Twitter 봇을 만들기로 결정했습니다.

다양한 유용성을 지닌 이러한 간단한 소프트웨어 도구를 호출하여 Amazon의 무료 전자책 링크를 트윗하는 등 Twitter에서 다양한 자율적 작업을 수행할 수 있습니다. 뉴스 헤드라인을 하나로 엮어 코믹한 효과를 위해 그는 “생각이 많았다”고 말했다. “매시간 동기 부여 문구를 게시하는 봇에서 '시간 번역기'봇까지. 프로젝트의 목적은 결코 팔로어를 얻는 것이 아닙니다. 내 목표는 단지 ​​[유용한 것]을 만드는 것이었습니다.”

이 시점에서 그는 기계 학습을 사용하여 오래된 사진을 리마스터링하는 방법을 자세히 설명하는 7개월 전에 본 YouTube 동영상을 기억했습니다. Zambrano는 이러한 AI 중 일부를 기반으로 구축하는 개념을 생각해 냈습니다. 온라인에서 무료로 사용할 수 있는 도구를 색상화 도구로 변환했습니다. 그는 10월 26일부터 일을 시작해 한 달 동안 매일 3~4시간씩 일했다.

트윗당 하나의 이미지만 처리할 수 있는 제한된 버전의 봇의 첫 번째 버전은 2020년 11월 28일에 게시되었습니다.

Colorize_bot의 작동 방식

사용자가 트윗에 Colorize_bot을 태그할 때마다 웹후크를 사용하여 즉시 활성화됩니다. 모니터 연중무휴로 소환됩니다. 멘션이 캡처, 처리 및 검증되면 흑백 이미지를 수집하여 다른 색상화 AI로 전달합니다. 도구. 이것은 Zambrano가 만든 것이 아니라 연구원 Jason Antic이 개발한 오픈 소스 모델입니다.

처럼 Github에 설명되어 있음, 모델은 GAN(Generative Adversarial Network)의 변형인 판별자 및 생성자 A.I를 사용합니다. 이전에 모든 것을 생성하는 데 사용되었던 시스템 가짜 인간 유전자 코드 에게 일체 포함. 그림. NoGAN 도구는 스틸 이미지와 비디오를 모두 색상화하는 데 사용할 수 있지만 후자의 경우 시간이 조금 더 오래 걸립니다. Antic이 모델에 대한 게시물에서 설명했듯이 그조차도 이미지 색상화를 위해 어떤 종류의 데이터를 추출하는지 완전히 확신하지 못합니다. 엄청난 양의 데이터로부터 이를 학습한 후 적절한 알고리즘을 사용하여 올바른 방향으로 나아갈 수 있습니다.

“내 추측으로는 모델이 색상을 지정하는 방법에 대한 몇 가지 흥미로운 규칙을 학습하고 있다는 것입니다. 흑백 이미지에는 제가 전혀 예상하지 못했던 미묘한 단서가 존재합니다.” Antic 쓴다. “이 결과는 아주 결정적이고 일관된 결과로 이어집니다. 이는 임의적이지 않기 때문에 모델 색상화 결정을 추적할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 또한 움직이는 장면에서도 렌더링이 매우 일관되게 유지될 정도로 매우 견고해 보입니다.”

완성된 이미지는 Twitter에 게시하기 위해 Colorize_bot으로 다시 전달됩니다. 트윗에 대한 응답을 통해 초기 멘션을 캡처하는 전체 시스템은 처리 측면에서 단 10초밖에 걸리지 않습니다. 그러나 스팸에 대한 트위터의 규칙을 위반하지 않도록 봇은 30초마다만 응답하도록 프로그래밍되어 있습니다. 또한 학생으로서 Zambrano가 쉽게 감당할 수 없는 인프라 비용을 절약하기 위한 방법으로 시간당, 사용자당 하나의 멘션에만 응답합니다.

“현재 나는 프로젝트를 계속 활성화하기 위해 한 달에 약 30달러를 지불하고 있습니다.”라고 그는 말했습니다. “이 돈은 제가 저축한 돈으로 제가 조달했습니다. 앞으로 이 돈을 더 이상 낼 수 없게 되면 관심 있는 기관에 기부나 후원을 부탁할까 생각 중이에요.”

성공의 척도

봇은 완벽하지도 않고 기적의 일꾼도 아닙니다. 예를 들어, 저해상도 이미지는 저해상도 결과를 제공합니다. 특히 Zambrano는 Colorize_bot이 사람들이 자주 요청하는 만화 이미지 채색에 있어 성능이 좋지 않다고 말했습니다. “이것은 기술적 수준에서 색상화 모델이 실제 이미지로 훈련되었기 때문입니다.”라고 그는 말했습니다. 훈련된 이미지와 다른 유형의 이미지를 색칠하라는 요청을 받으면 결과는 완벽하지 않습니다.

그럼에도 불구하고 Colorize_Bot은 불과 몇 달 만에 이미 트위터에서 30,000명 이상의 팔로워를 확보할 정도로 많은 경우에 매우 정확한 것으로 입증되었습니다. 서비스를 요청하는 사람들을 빠르게 검색해 보면 적어도 몇 분마다 요청을 받고 있음을 알 수 있습니다.

Zambrano는 “이 프로젝트 개발의 결과로 내가 가진 최고의 이야기는 친척들의 오래된 사진을 색칠해 준 것에 대해 나에게 감사의 편지를 보낸 사람들이었습니다.”라고 말했습니다. 어떤 사람은 조상의 색칠된 사진을 액자에 담아 엄마의 사진을 그에게 보내기도 했습니다. 이와 같은 프로젝트의 가치를 금전적인 측면에서 계산하기는 어렵습니다. 하지만 그 몇 달간의 코딩 시간이 잘 보냈다는 느낌이 들까요? 이 이야기는 그가 승자라는 지표입니다.

“그날 밤 제가 살았던 순간은 만족감, 기쁨, 낙천주의였습니다.”라고 그는 말했습니다. “인쇄물을 들고 있는 아름다운 어머니를 보면서 우리가 단순히 다른 사람을 돕기 위한 목적으로 하는 일이 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 여러 번 깨달았습니다.”

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