DDColor

DDColor 是由阿里巴巴达摩院开发的图像自动上色工具，基于深度学习技术，可将黑白或灰度图像转化为色彩自然、细节丰富的彩色图像。该模型采用双解码器架构，在保留图像结构的同时优化色彩分布，显著提升上色结果的真实感与视觉表现力。

DDColor官网入口网址：https://github.com/piddnad/DDColor

核心功能

• 历史照片着色：能够识别老照片中的物体、人物和场景，并赋予符合时代背景与物理常识的自然色彩，使历史影像更具生动性。
• 动漫与游戏画面着色：支持对二次元风格图像进行现实感着色，适用于角色插画、场景原画等素材的风格转换。
• 自然风景图像增强：通过多尺度特征分析，为山川、植被、天空等复杂自然元素分配协调且富有层次的颜色。

技术特点

• 双解码器设计：像素解码器负责恢复高分辨率细节，颜色解码器专注于全局与局部色彩一致性，二者协同生成高质量彩色输出。
• 多尺度视觉理解：模型在不同层级提取语义与纹理信息，有效避免颜色错配、溢出或不协调等问题。
• 色彩丰富度优化机制：引入专门的损失函数，提升饱和度与色调多样性，使结果更具视觉吸引力。
• 端到端自动化处理：无需用户手动标注或干预，输入灰度图像即可获得完整着色结果。

典型应用场景

• 家庭或档案馆中的老照片修复与数字化
• 影视、动画及游戏行业的概念图或线稿着色辅助
• 摄影后期中对单色图像进行创意色彩重建

DDColor 已在 GitHub 开源，并可在 ModelScope、Hugging Face 和 Replicate 等平台直接调用或部署。其代码结构清晰，配套文档完善，便于研究人员复现或开发者集成至实际项目。作为一款兼顾学术先进性与实用性的图像着色工具，DDColor 为千流导航用户提供了高效、可靠的黑白图像彩色化解决方案。