Deepcolorization

• 모델 다운로드:

  • 해당 프로젝트를 실행시키기 위한 모델을 다운로드 받습니다.

  mkdir -p ./checkpoints/siggraph_retrained
  MODEL_FILE=./checkpoints/siggraph_retrained/latest_net_G.pth
  URL=http://colorization.eecs.berkeley.edu/siggraph/models/pytorch.pth
  wget -N $URL -O $MODEL_FILE
  

  • ./checkpoints/siggraph_retrained/latest_net_G.pth 에 맞게 경로를 설정해주세요.

• 프로젝트 실행: python manage.py runserver 를 입력해 실행합니다.

FilterRemover

• 필터가 씌워진 사진을 첨부합니다.

• 위 이미지들과 같이 필터가 씌워진 사진을 삽입하면, 필터가 제거된 이미지가 출력됩니다.

Colorization

• 해당 이미지와 같이 256x256 크기(권장)의 이미지를 input data로 넣습니다. (256x256 크기가 아니어도 되지만 resize 과정에서 픽셀이 깨지는 현상이 발생합니다)

• 해당 이미지에서 특정 부분의 색상값을 가져와 해당 픽셀부분에 적용시킵니다.

• 이 기술을 토대로, 사용자는 특정 부분에 원하는 색상값을 주입시킬 수 있습니다. 이를 통해 해당 부분에 새로운 색깔을 추가하는 것이 가능합니다

Django Project

• 실행 1. 메인화면

• 위 버튼 중 1번(왼쪽, Remove Photo Filter)을 선택하면 사진의 필터를 지우는 작업을 수행할 수 있습니다.
• 위 버튼 중 2번(오른쪽, Colorization)을 선택하면 사진에 새로운 색상을 입힐 수 있습니다.

• 실행 2. 필터 제거

• 해당 화면에서 중앙의 Choose File 버튼을 클릭해 이미지를 첨부하고 완료하기 버튼을 눌러 필터를 제거할 수 있습니다.

• 필터가 제거된 사진. 사진을 클릭해 다운로드 하거나 이어서 채색하기 버튼을 클릭해 Colorization을 할 수 있습니다.

• 실행 3. 채색하기

• 왼쪽의 Choose File 버튼을 클릭해 파일을 첨부하고, 이미지에 삽입할 색상 값을 오른쪽 상단의 색상 바를 통해 조절합니다.
• 색상 값을 변경한 후 오른쪽 이미지를 클릭하면 해당 이미지에 해당 색상값을 추가시킬 수 있습니다.
• 왼쪽 하단의 버튼 중 되돌리기 버튼을 통해 마지막으로 추가한 색상을 제거할 수도 있습니다.
• 마지막으로 완료하기 버튼을 클릭해 이미지를 Colorization 합니다.

• 추가된 색상값을 반영해 랜덤하게 만들어진 10장의 이미지가 출력됩니다. 이전과 마찬가지로 클릭해 다운로드 하거나, 다시 한번 Colorization을 수행할 수도 있습니다.