Deep-Exemplar-based-Video-Colorization

给老视频一键上色,参考图决定风格

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 89 🐛 待处理 17 👀 关注 12
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 370
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,免费使用,需自行部署。

项目预览

Deep-Exemplar-based-Video-Colorization 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队zhangmozhe
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,免费使用,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型colorization,computer-vision,deep-learning,gan,generative-adversarial-network,image-generation,image-processing,old-photo,pytorch
GitHub 星标★ 370
上线时间2020-11-30 00:00:00
代码更新2022-10-29
仓库体积470.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个基于深度学习的视频上色工具,来自CVPR 2019论文。它利用参考图像(示例图)为灰度视频自动添加自然色彩,解决传统视频上色中颜色不一致、需要人工干预的问题。核心能力包括:通过深度网络提取参考图的颜色先验,结合光流信息在时间上传播颜色,确保视频帧间色彩连贯;支持用户提供任意参考图来引导上色风格,实现个性化效果。项目提供训练和推理代码,适用于老电影修复、历史影像复原等场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 370

核心亮点

  • 基于CVPR 2019论文,算法有学术背书
  • 支持参考图引导,上色风格可控
  • 提供完整训练和测试代码,便于二次开发

不足之处

  • 项目较老,依赖旧版PyTorch,环境配置困难
  • 文档仅英文且简略,上手门槛高

适用场景

  • 老电影/历史影像修复上色
  • 黑白视频艺术风格化处理
  • 影视后期制作中的色彩统一

替代项目

DeOldify、Learning Blind Video Temporal Consistency、Fully Automatic Video Colorization

上一篇:IDEAS

下一篇:CWR

同类项目推荐

GiT 开源

一个Transformer搞定分类、检测、分割和生成,视觉任务不再分家。

[ECCV2024 Oral] Official Implementation of "GiT: Towards Generalist Vision Transform···

★ 365 2026-08-09
libreyolo 开源

MIT 许可的 YOLO 检测库,拿来就能商用

LibreYOLO is a MIT licensed open source computer vision library

★ 1001 2026-09-18
CAST 开源

单张照片,重建可编辑的 3D 组件化场景

An unofficial and simplified implementation of SIGGRAPH 2025 best paper nominate: C···

★ 258 2026-08-09
prettymaps 开源

输入地名,一键生成艺术感地图海报

Draw pretty maps from OpenStreetMap data! Built with osmnx +matplotlib + shapely

★ 14334 2026-08-09
MultimodalOCR 开源

用29项细粒度任务,测出多模态大模型的OCR真实水平

On the Hidden Mystery of OCR in Large Multimodal Models (OCRBench)

★ 901 2026-09-29
UniAct 开源

统一机器人动作表示,让具身模型跨场景即学即用

[CVPR 2025] The offical Implementation of "Universal Actions for Enhanced Embodied F···

★ 245 2026-08-09
RomanTex 开源

用注意力网络生成3D模型无缝高保真纹理

RomanTex: Decoupling 3D-aware Rotary Positional Embedded Multi-Attention Network for···

★ 82 2026-08-09