谷歌ai解码设置：谷歌AI自动给黑白上色
谷歌ai解码设置：谷歌AI自动给黑白上色所以，研究人员喂给神经网络的是，大量的无标记视频数据。这是一个自我监督 (Self-Supervised) 的物体追踪模型。从彩色视频里，截取某一帧作参考。再把所有帧都变成黑白，AI仅仅依靠参考帧的颜色，便可以还原整段视频的色彩了。把影像从灰暗变到新鲜，只用了下面这一张图。并且，没有人告诉AI，哪里是人，哪里是柜子。
五色栗 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
△ 输入黑白，生成色彩
谷歌培育了一只AI，是一只自动给视频上色的AI。
从彩色视频里，截取某一帧作参考。再把所有帧都变成黑白，AI仅仅依靠参考帧的颜色，便可以还原整段视频的色彩了。
把影像从灰暗变到新鲜，只用了下面这一张图。
并且，没有人告诉AI，哪里是人，哪里是柜子。
走到哪，都认识你这是一个自我监督 (Self-Supervised) 的物体追踪模型。
所以，研究人员喂给神经网络的是，大量的无标记视频数据。
模型要学会预测，黑白视频中，物体的颜色。
最关键的步骤，就是物体跟踪。
比如，AI看到了一辆汽车，没有人告诉它那是汽车。
但在黑白的图像里，它还是要准确找到这辆车所在的区域，把参考帧里相应区域的红色填过去。
虽然，模型没有用参考标准标记 (Ground Truth Labels) 训练过。但从结果上看，神经网络依然学成了人类喜闻乐见的样子。
面包上的奶油，即便涂好的样子不同了，AI也依然记得。
另外，研究人员发现，这个模型还可以用来追踪人类的姿势。
对于主角是人类的视频，神经网络只有了解他们的一举一动，才能更顺畅地为人类上色。
毕竟，他们动作比较多，还喜欢给自己加戏。你看——
你让我坐下？
我就不坐下。
我很厉害吧。
再不鼓掌我…
只要输入一帧带有骨架的图。
AI就可以推断出，视频里其他帧的姿势了。
那么，追踪功夫姿势的话，一定会更燃吧。
然而，并没有，可能只会更佛系，因为——
△ 你的黄色，不，是你的黄色
这是太极的上色效果。
注意，二者清晰度不同，不是AI的问题，是微信动图只支持2MB以内，的后果。
论文传送门：
https://arxiv.org/pdf/1806.09594.pdf
— 完 —
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