Cómo convertir una foto en blanco y negro en color: 4 servicios para colorear automáticamente las fotos en blanco y negro

Las próximas generaciones nos mirarán con vídeos en color de alta resolución. Pero las imágenes de nuestros abuelos las conservamos más a menudo en forma de fotos en blanco y negro amarillentas y agrietadas. Transmiten el ambiente y el espíritu de la época, pero carecen notablemente de color. Y podrían haber desempeñado un papel importante, pero el fotógrafo fue físicamente incapaz de transmitírnoslos.

Y ahora ya no es posible reproducir con exactitud las condiciones en las que se tomó la foto. Sólo puedes intentar dar color a la imagen e intentar imaginar lo que el fotógrafo vio en ese momento. Es algo parecido a la magia real y a los viajes en el tiempo.

Ahora cualquiera puede añadir color a las fotos históricas o, por ejemplo, a los álbumes de fotos de sus hijos (o padres).

♥ ON TOPIC: Cómo hacer una foto con efecto bofetada (larga exposición) en el iPhone: 2 maneras.

Cómo convertir una foto en blanco y negro en color en el servicio online Colours

Los programadores y analistas de GovTech, con sede en Singapur, han puesto en marcha un proyecto basado en la inteligencia artificial llamado Colorise para colorear las clásicas fotos antiguas. El objetivo del equipo es crear imágenes con colores creíbles. Pero nadie puede garantizar que la nueva foto sea una representación exacta de la situación real de la imagen. Hay que decir que la coloración es un campo muy estudiado. Se puede recordar al menos películas clásicas en blanco y negro coloreadas en Rusia que recibieron una segunda vida. El resultado no puede ser perfecto: algunas fotos están mejor procesadas, mientras que otras son peores. Tampoco le gusta a todo el mundo la nueva foto.

Los creadores del servicio garantizan que las fotos subidas por los usuarios no serán compartidas con terceros. Hablemos un poco de cómo surgió este interesante sitio.

La coloración manual de las fotos es un proceso que requiere mucho tiempo. En primer lugar, el especialista debe estudiar detalladamente el contexto histórico, cultural y geográfico de la obra y seleccionar los colores necesarios adecuados. Luego se colorea una foto en blanco y negro con la ayuda de programas. La mayoría de las veces se trata del habitual Photoshop. Este es un esquema muy simplificado. Del mismo modo, un programa informático resuelve sus problemas. Debe identificar los objetos sobre un fondo blanco y negro y definir un color aceptable para ellos, teniendo en cuenta la experiencia anterior. Entonces se produce la coloración.

Un equipo de Singapur utilizó una técnica de aprendizaje profundo llamada Redes Generativas Adversariales (GAN). Incluye una red neuronal con millones de parámetros que intenta predecir los valores de color de diferentes píxeles en blanco y negro basándose en las características de la imagen y otra que intenta determinar el fotorrealismo de los colores generados en comparación con fotos similares. El modelo sigue autoaprendiendo mientras el generador genere colores “falsos”.

Para entrenar el modelo se utilizó un conjunto de 500.000 fotos antiguas disponibles y muchas GPUs NVIDIA V100. Se utilizó la biblioteca de imágenes abierta de Google para mejorar los resultados. Esto ayudó con las partes del cuerpo con las que el modelo original no funcionaba bien: los brazos, las piernas y las extremidades difíciles de identificar. La ayuda de Google también aumentó la velocidad de aprendizaje.

Al principio, el modelo se ejecutaba en un clúster local dentro de la oficina, al que sólo tenía acceso el equipo de desarrollo. Para que el resultado fuera visible para todos, se necesitaba una aplicación web a través de la cual el servicio pudiera recibir peticiones del exterior. Se eligió la plataforma de Google como proveedor de la nube. Permite protegerse de los ataques, almacenar y almacenar en caché contenidos estáticos, equilibrar y distribuir la carga.

El paso de coloreado requiere una gran capacidad de cálculo y tarda unos 3 segundos. El servidor NGINX se encarga de la tarea de organizar las solicitudes en el backend. Puede pedir al usuario que lo intente más tarde si la frecuencia de las solicitudes entrantes supera la velocidad de los servicios de backend. El punto clave de la arquitectura es el escalado automático de las máquinas virtuales en función del volumen de tráfico. Esto ahorra dinero, ya que la capacidad adicional se activa sólo cuando se solicita.

El servicio Colourise ha obtenido buenos resultados en imágenes de alta resolución en las que una parte importante de la foto está ocupada por personas. También le van bien los paisajes. Las imágenes resultantes parecen creíbles si contienen objetos del conjunto de entrenamiento. El modelo los identifica correctamente y los pinta de forma adecuada.

Pero si aparece algo no reconocido en la imagen, puede producirse un curioso efecto de oclusión. En la visión por ordenador, este es un problema importante asociado a la dificultad de identificar objetos parcialmente mostrados.

♥ ON TOPIC: 30 de las fotos falsas más famosas que podrías creer.

Otros servicios similares: Algorithmia y Color

El servicio Colourise no es único, su competidor es al menos el famoso Algorithmia. Artemy Lebedev tiene su propio desarrollo llamado Color. La variedad de variantes juega a nuestro favor, los usuarios, siempre es posible elegir el mejor resultado de tal o cual recurso.

Aquí también debemos mencionar el servicio Paintschainer, que es estupendo para colorear automáticamente varios dibujos, bocetos, esbozos y otras imágenes.

Véase también: