흑백 사진 색 복원 실험실

흑백 사진 색 복원 실험실

학습된 SIGGRAPH 2017 모델이 사진의 명암(L*)과 사용자가 지정한 색 힌트를 함께 받아 색 성분(a*b*)을 추정합니다. 원본 명암을 보존하면서 추정 색을 적용하고, 힌트 중심은 지정한 색으로 유지합니다.

주요 기능

• 고정된 로컬 학습 모델의 SHA-256을 확인한 뒤 브라우저 WASM에서 실행
• 사진의 L* 채널과 색 힌트의 a*b*·마스크를 모델의 서로 다른 입력에 제공
• 캔버스 클릭 또는 좌표 입력으로 최대 20개의 색·반경 힌트를 추가·삭제
• 원본 명암을 유지한 PNG와 투명 배경 힌트맵·설정 JSON 내보내기
• 모델 다운로드나 추론 중 취소하면 워커를 종료하고 오래된 결과를 버림

사용 방법

1. 64×64~1600×1200픽셀의 불투명한 사진을 선택하거나 내장 예제를 엽니다.
2. 원하는 색·반경을 정하고 미리보기를 클릭하거나 X/Y 좌표로 힌트를 추가합니다.
3. 색 추정 실행을 누르고 로컬 모델의 다운로드 및 추론이 끝날 때까지 기다립니다.
4. 제안 색을 확인하고 필요하면 힌트를 바꿔 다시 추론한 뒤 PNG·힌트맵·JSON을 저장합니다.

활용 예시

• 흑백 인물 사진의 옷 색을 직접 지정하며 여러 색 제안 비교
• 옛 사진 풍경의 하늘·식생에 다른 색 힌트를 주어 결과 탐색
• 복원 작업 전에 원본과 제안 이미지를 비교
• 색 힌트 위치와 모델 해시를 JSON으로 보관

자주 묻는 질문

개인정보 안내

사진과 색 힌트는 이 브라우저의 워커에서 처리합니다. 모델 파일 약 34 MiB와 추론용 WASM 약 13 MiB를 사이트에서 내려받지만 사진은 업로드하지 않습니다.

참고 자료

• Zhang et al., SIGGRAPH 2017 — Real-Time User-Guided Image Colorization with Learned Deep Priors
• Original SIGGRAPH colorization checkpoint and BSD-2-Clause license
• OpenVINO model declaration for the original checkpoint

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