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확산 모델 통해 흑백 이미지를 컬러화해준다

컬러 디퓨전(Color Diffusion)은 흑백 이미지를 컬러화해주는 프로젝트다. 보통 이미지 색상은 레드, 그린, 블루라는 컬러 채널 조합으로 표현된다. 컬러 디퓨전 모델은 컬러 채널에 추가된 노이즈를 점진적으로 제거하는 방법을 학습한다.

컬러 디퓨전은 먼저 RGB 컬러 이미지를 읽고 변환한다. 그런 다음 회색조 이미지 채널을 일정하게 유지하고 컬러 채널에만 노이즈를 추가한다. 흑백 이미지 근본 구조는 바뀌지 않으며 모델에 색상 정보가 추가된다.

컬러 디퓨전을 만든 엔지니어는 컬러 디퓨전은 조건부 정보는 고도로 구조화되어 있는 조명, 구도, 의미에 대한 많은 정보가 포함하고 있다고 설명한다. 하지만 모든 그레이스케일 이미지에는 광범위한 정답이 존재하며 같은 흑백 이미지에 다른 색상을 할당할 수 있는 많은 이미지가 존재한다고 한다.

컬러 디퓨전은 이미지에 확산 모델을 적용하는 흥미로운 첫 단계로 개발자는 호기심을 충족하고 확산 모델을 처음부터 훈련하는 느낌을 잡는 간단한 개념 실증에 불과하다고 설명하고 있다. 이 프로젝트는 깃허브에 공개되어 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

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