画像カラー化ツール

概要

このモデルは、IBM CODAIT チームがグレースケールに変換した COCO データセットの画像でトレーニングした、カラー画像を生成する敵対的生成ネットワーク (GAN) です。モデルにグレースケールの画像 (jpeg または png) を入力すると、モデルから 256 × 256 のカラー画像が出力されます (今後のリリースでは、解像度を高くする予定です)。このモデルのベースとなっているのは、Christopher Hesse による pix2pix モデルの Tensorflow 実装です。

モデルのメタデータ

ドメイン アプリケーション 業種 フレームワーク トレーニング・データ 入力データの形式
視覚 画像カラー化 一般 TensorFlow COCO Dataset 画像

参考資料

ライセンス

コンポーネント ライセンス リンク
モデルの GitHub リポジトリー Apache 2.0 LICENSE
モデルのコード (サード・パーティー) MIT TensorFlow pix2pix リポジトリー
モデルの重み Apache 2.0 LICENSE
テスト・アセット CC0 ライセンス サンプルの README

このモデルのデプロイ方法

  • Docker Hub からデプロイする場合:

    docker run -it -p 5000:5000 codait/max-image-colorizer
    
  • Red Hat OpenShift からデプロイする場合:

    Follow the instructions for the OpenShift web console or the OpenShift Container Platform CLI in this tutorial and specify codait/max-image-colorizer as the image name.

  • Kubernetes 上にデプロイする場合:

    kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/IBM/MAX-Image-Colorizer/master/max-image-colorizer.yaml
    
  • ローカルにデプロイする場合: GitHub 上のモデルの README に記載されている手順に従います。

使用例

モデルをデプロイしたら、UI を使用して画像をアップロードできます。

Swagger Doc スクリーンショット

コマンド・ラインからモデルをテストすることもできます。以下に例を示します。

curl -F "image=@samples/bw-city.jpg" -XPOST http://localhost:5000/model/predict > result.png && open result.png