ColorsFix – Reconstructing Lost Reality with GANs and Ethical Auto-Delete Pipeline Walk-through

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  1. Scratch-removal: Partial-convolution inpainting (NVIDIA’s gated conv) trained on 50 k artificially scratched vintage photos.
  2. Colourisation: Dual-branch GAN – one branch predicts luminance, the other chrominance – enforces historical palette via classifier feedback (ResNet-18 pretrained on 1940s Kodachrome scans).
  3. Motion: First-order motion model trained on 8 k high-fps portrait videos; generates 2.5 s 30 fps loop from single image.
Ethics & Rights
We embed an invisible watermark (DCT-based) that survives Instagram recompression; proves provenance if deep-fake questions arise. Auto-purge: container spins up, processes, writes S3 presigned URL, schedules Lambda delete after 60 min—user can shorten to 0 via API.
Performance Notes
Inpainting runs on GPU clusters; average job latency 42 s. Motion generation is CPU-fallback to keep costs low; still <3 min end-to-end.
Developer Access
Full pipeline Dockerised; REST and gRPC endpoints, Python SDK on PyPI. Start restoring → Colorsfix.com

划痕去除:使用 NVIDIA 的门控卷积进行部分卷积图像修复,该模型在 5 万张人工添加划痕的老照片上进行训练。

着色:双分支 GAN——一个分支预测亮度,另一个分支预测色度——通过分类器反馈强制执行历史调色板(ResNet-18,在 20 世纪 40 年代的柯达彩色胶片扫描件上预训练)。

运动:使用 8K 高帧率人像视频训练的一阶运动模型;从单张图像生成 2.5 秒、30 帧/秒的循环视频。

伦理与权利

我们嵌入了一个不可见的水印(基于 DCT),该水印在 Instagram 重新压缩后仍然存在;如果出现深度伪造问题,该水印可以证明图像的来源。自动清除:容器启动、处理、写入 S3 预签名 URL,并在 60 分钟后安排 Lambda 函数删除——用户可以通过 API 将清除时间缩短至 0。

性能说明

图像修复在 GPU 集群上运行;平均作业延迟为 42 秒。动态效果生成采用 CPU 回退机制以降低成本;端到端耗时仍小于 3 分钟。

开发者访问权限

完整流程已 Docker 化;提供 REST 和 gRPC 端点,Python SDK 已发布在 PyPI 上。立即开始修复 → Colorsfix.com

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