photo_color_cn.md

# 图片上色
针对图片的上色，PaddleGAN提供了[DeOldify](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/docs/zh_CN/apis/apps.md#ppganappsdeoldifypredictor)模型。

## DeOldifyPredictor

[DeOldify](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/docs/zh_CN/apis/apps.md#ppganappsdeoldifypredictor)采用自注意力机制的生成对抗网络，生成器是一个U-NET结构的网络。在图像/视频的上色方面有着较好的效果。

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  <img src='https://user-images.githubusercontent.com/48054808/117925538-fd526a80-b329-11eb-8924-8f2614fcd9e6.png'>
</div>

### 参数

- `output (str，可选的)`: 输出的文件夹路径，默认值：`output`.
- `weight_path (None，可选的)`: 载入的权重路径，如果没有设置，则从云端下载默认的权重到本地。默认值：`None`。
- `artistic (bool)`: 是否使用偏"艺术性"的模型。"艺术性"的模型有可能产生一些有趣的颜色，但是毛刺比较多。
- `render_factor (int)`: 会将该参数乘以16后作为输入帧的resize的值，如果该值设置为32，
                         则输入帧会resize到(32 * 16, 32 * 16)的尺寸再输入到网络中。


### 使用方式
**1. API预测**

```
from ppgan.apps import DeOldifyPredictor
deoldify = DeOldifyPredictor()
deoldify.run("/home/aistudio/先烈.jpg") #原图片所在路径
```
*`run`接口为图片/视频通用接口，由于这里对象是图片，可以使用`run_image`的接口

[完整API接口使用说明]()

**2. 命令行预测**

```
!python applications/tools/video-enhance.py --input /home/aistudio/先烈.jpg \ #原图片路径
                               --process_order DeOldify \ #对原图片处理的顺序
                               --output output_dir #成品图片所在的路径
```

### 在线项目体验
**1. [老北京城影像修复](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1161285)**

**2. [PaddleGAN ❤️ 520特辑](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1956943?channelType=0&channel=0)**