ディープネットワークを用いた白黒写真の自動色付けができるサイト「http://hi.cs.waseda.ac.jp:8082/」を紹介します。そのまま、白黒画像をカラー画像に自動変換する研究です。自分が持っている白黒写真を、自分でアップロードしてカラー写真にしてもらえます。
Twitterで見ている限り、「すごい！」という声が多いです。うーん、ディープネットワークすごいです。
今話題になっている、白黒写真を自動でカラー化するサービスで、若き日の父の写真をカラー化してみたのだけど…信じられない。本当に驚いた。
— HAL 9000 (@IBM_HAL_9000) 2016年10月30日
場所は奥只見。父はこのとき18歳。
今から60年前の白黒写真を、カラーによみがえらせるテクノロジーには驚くのは当然のこと、感謝せずにいられない。 pic.twitter.com/4LuCb9ZvyX
代々木競技場 × 丹下健三の写真のカラー化。すばらしい！早稲田大学の「ディープネットワークを用いた白黒写真の自動色付け」によるもの。「東京五輪アーカイブ1964-2020」の写真を使いました。 https://t.co/5aVTQMlCPG pic.twitter.com/52VV22RAov
— 渡邉英徳💉💉💉 (@hwtnv) 2016年10月30日
「原爆ドームと調査団」の写真の自動カラー化。「ヒロシマ・アーカイブ」より。こちらも早稲田大のサービスを利用。ほんとうにすごいと思う。 https://t.co/5aVTQMlCPG pic.twitter.com/qy7uVtuVZ6
— 渡邉英徳💉💉💉 (@hwtnv) 2016年10月30日
本研究では，ディープネットワークを用いて白黒画像をカラー画像に自動変換する手法を提案する．提案手法では，画像の大域特徴と局所特徴を考慮した新たな畳込みネットワークモデルを用いることで，画像全体の構造を考慮した自然な色付けを行うことができる．提案モデルにおいて，大域特徴は画像全体から抽出され，局所特徴はより小さな画像領域から計算される．これらの特徴は“結合レイヤ”によって一つに統合され，色付けネットワークに入力される．このモデル構造は入力画像のサイズが固定されず，どんなサイズの画像でも入力として用いることができる．また，モデルの学習のために既存の大規模な画像分類のデータセットを利用し，それぞれの画像の色とラベルを同時に学習に用いることで，効果的に大域特徴を学習できるようにしている．提案手法により，100年前の白黒写真など，様々な画像において自然な色付けを実現できる．色付けの結果はユーザテストによって評価し，約90%の色付け結果が自然であるという回答が得られた．
ユーザテストの結果によって90%が「自然である」と答えているそうです。モノクロ写真な段階で、「古い時代のこと…」となってしまって興味を持てないということもあるかもしれないし、モノクロ写真だと想像力がついていかないということもあるかと思うので、授業で使うモノクロ写真をちょっと試しにカラーにしてみて見せる、というのはおもしろいのではないかと思いました。
（為田）
