Deoldify使用指南：如何使用Deoldify將黑白影片變彩色？

在 AI 時代，為黑白影片注入新生命從未如此簡單。無論您是在修復復古家庭影片，還是提升舊紀錄片的畫質，AI 影片上色工具都能為單色記憶增添豐富且逼真的色彩。其中最知名的工具之一是 DeOldify，一個因其深度學習驅動的上色技術而備受讚譽的開源專案。

在本文中，我們將指導您如何使用 DeOldify 進行影片上色，解釋其優點與限制，並介紹一個更簡單、更快速且高品質的影片上色替代方案。

第一部分：什麼是 DeOldify？

DeOldify 是一個基於生成對抗網絡（GAN）的深度學習專案。它最初設計用於為舊照片上色，但後來已擴展至影片。該模型利用 AI 分析灰階影格，根據上下文和學習到的數據模式預測逼真的顏色。

其優勢在於自然的色調與出色的細節保留。作為一個開源專案，它免費且可自訂，是開發者和數位藝術家的最愛。但對一般用戶而言，安裝與執行過程可能較為複雜。

第二部分：如何使用 DeOldify 為影片上色

方案一：在 Google Colab 上使用 DeOldify

嘗試 DeOldify 最簡單的方式是使用社群分享的 Google Colab 筆記本，無需安裝任何軟體。

步驟：

• 造訪可信的 DeOldify Colab 筆記本（例如來自 GitHub）。
• 上傳您的黑白影片或貼上 YouTube 連結。
• 依序執行筆記本的儲存格。
• 等待影片處理完成，然後下載結果。

方案二：本地安裝 DeOldify

對於具備高階硬體（特別是 NVIDIA GPU）的進階用戶，可在本地安裝並運行 DeOldify。

步驟：

• 從 GitHub 複製 DeOldify 倉庫。
• 安裝依賴：Python、PyTorch、Jupyter Notebook。
• 載入您的影片並執行處理腳本。
• 手動保存並將影格編譯成新影片檔案。

第三部分：DeOldify 使用限制

儘管 DeOldify 具有突破性，但仍有缺點：

• 複雜性： 對初學者不友善，常需技術排錯。
• 硬體需求： 良好的 GPU 是流暢運行的關鍵。
• 輸出解析度： 預設輸出為低到中等品質。
• 速度： 視影片長度和品質不同，渲染可能耗時數小時。
• 穩定性： 偶爾因外部依賴（如 Colab 更新）而崩潰或失敗。

第四部分：更智能的替代方案：HitPaw VikPea AI 影片上色

如果您尋找更快速、更簡易且更強大的影片上色方案， HitPaw VikPea 是強力的替代選項。專為創作者、歷史學家及一般用戶設計，它消除了技術複雜性，同時提供高品質且 AI 強化的成果。

為何選擇 VikPea 而非 DeOldify？

VikPea 主要功能

• AI 上色模型： 針對一般內容、人臉及動畫場景量身打造。
• 即時預覽： 即刻查看前後對比效果。
• 高解析度輸出： 可輸出最高 4K，無畫質損失。
• 雲端加速： 無需 GPU，購買雲端點數快速渲染。
• 無需編碼： 拖放介面，操作簡單。

如何使用 VikPea 為影片上色

• 步驟 1：根據您的電腦系統下載並安裝軟體，支援 Windows 與 Mac。

  
  

• 步驟 2：啟動程式，從側邊欄選擇 AI Color 功能。此模組下有四款專用強化模型。點擊選擇檔案，匯入您的黑白影片。

  

• 步驟 3：在 AI Color 模組中選擇 AI Colorize 模型，該模型將為黑白影片上色。

  

• 步驟 4：在匯出設定中，您可自訂解析度、幀率與格式。

  

• 步驟 5：點擊預覽按鈕，查看前後並排對比結果。

  

• 步驟 6：最後，點擊匯出按鈕，將影片輸出為 1080p 或 4K 解析度。

  

結論

DeOldify 是一款強大且創新的 AI 影片上色工具，特別適合喜愛技術掌控與開源彈性的用戶。然而，其在易用性、效能與輸出品質上的限制，對許多人而言是一道門檻。

對於想要更快速、高品質且使用友善的上色體驗的用戶，HitPaw VikPea 提供了一個強健的替代方案。憑藉多款 AI 模型、即時預覽及支援 4K 輸出，它將專業級成果帶給每一位用戶。