Cách tô màu ảnh đen trắng bằng AI: Hướng dẫn đầy đủ

AI tô màu hoạt động như thế nào

Các mô hình tô màu AI được huấn luyện trên hàng triệu cặp ảnh màu và ảnh thang xám tương ứng. Mô hình học rằng những mẫu tông màu thang xám nhất định tương ứng với những màu cụ thể. Các vùng sáng, tương phản cao ở phần trên của một cảnh ngoài trời gần như chắc chắn là bầu trời xanh. Các kết cấu hữu cơ màu xám trung tính ở mặt đất có khả năng là cỏ hoặc cây lá. Các dải tông màu cụ thể trên khuôn mặt tương ứng với tông da thay đổi theo sắc tộc và điều kiện ánh sáng.

Nghiên cứu mang tính nền tảng của Zhang và cộng sự tại UC Berkeley cho thấy mạng nơ-ron sâu có thể tạo ra các kết quả tô màu hợp lý bằng cách xử lý nhiệm vụ này như một bài toán phân loại. Với mỗi điểm ảnh, mô hình dự đoán trong số 313 ngăn màu, ngăn nào có khả năng nhất dựa trên ngữ cảnh thang xám xung quanh. Các mô hình hiện đại đã xây dựng trên nền tảng này với tập dữ liệu huấn luyện lớn hơn, đầu ra độ phân giải cao hơn và xử lý tốt hơn các trường hợp mơ hồ như quần áo, xe cộ và đồ nội thất, nơi nhiều màu sắc đều có khả năng như nhau.

Hiểu được quá trình này giải thích cả điểm mạnh lẫn hạn chế của tô màu AI. Mô hình xuất sắc với các yếu tố tự nhiên — trời, nước, cây cối, da — vì chúng có tương quan mạnh với giá trị thang xám. Nó gặp khó với những lựa chọn tùy ý — màu của một chiếc váy, một chiếc xe, một bức tường sơn — vì giá trị thang xám không cho câu trả lời dứt khoát. Trong những trường hợp mơ hồ này, mô hình mặc định dùng màu phổ biến nhất về mặt thống kê trong dữ liệu huấn luyện. Đó là lý do quần áo do AI tô màu thường ngả về các tông xanh, nâu và xám trầm.

• Các mô hình học cách ánh xạ thang xám sang màu từ hàng triệu cặp ảnh màu và ảnh thang xám.
• Các yếu tố tự nhiên như trời, cây cối và tông da được tô màu chính xác nhất vì chúng có tương quan tông màu mạnh.
• Các màu tùy ý — quần áo, xe cộ, bề mặt sơn — là những phỏng đoán có cơ sở dựa trên tần suất thống kê trong dữ liệu huấn luyện.

Scan và số hóa ảnh gốc

Chất lượng kết quả tô màu phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng bản quét nguồn. Một bản quét phẳng 600 DPI ghi lại chi tiết tinh tế mà AI dùng để phân biệt các chất liệu. Sợi dệt của chiếc áo khoác len so với bề mặt mịn của áo khoác da, kết cấu của gạch so với vữa, từng cọng cỏ so với lối đi rải sỏi. Ở độ phân giải thấp hơn, những khác biệt này nhòe vào nhau và AI có ít thông tin để xử lý hơn.

Nếu bạn không có máy quét phẳng, nhiều thư viện công cộng và cửa hàng ảnh cung cấp dịch vụ quét. Như một giải pháp cuối cùng, bạn có thể chụp ảnh bản in bằng điện thoại thông minh, nhưng kết quả sẽ kém chất lượng hơn. Đặt bản in trên một bề mặt phẳng, sẫm màu dưới ánh sáng ban ngày đều, gián tiếp. Gần một cửa sổ hướng bắc vào ngày nhiều mây là lý tưởng. Đặt điện thoại ngay phía trên bản in, song song với bề mặt, để tránh méo phối cảnh. Tránh dùng đèn flash, vì nó tạo ra các điểm sáng lóa trên bản in bóng mà AI sẽ hiểu là vật thể màu trắng.

Đối với phim âm bản và phim dương bản, một máy quét phim chuyên dụng cho kết quả tốt hơn rất nhiều so với chụp chúng trước nguồn sáng. Nếu bạn có cả một hộp phim âm bản, một dịch vụ quét hàng loạt có thể số hóa chúng ở độ phân giải cao với chỉ vài xu mỗi khung hình. Một khoản đầu tư xứng đáng vì mỗi khung hình là một hình ảnh độc nhất, không thể thay thế.

Sửa chữa hư hỏng trước khi tô màu

Ảnh cũ tích lũy hư hỏng qua nhiều thập kỷ. Vết xước do cầm nắm, các đốm ố vàng do tiếp xúc với ẩm, vết bẩn do bảo quản không đúng cách, nếp gấp do bị gấp lại hoặc lưu trữ không có vật liệu không axit, và sự phai màu tổng thể do tiếp xúc với ánh sáng. Những khuyết tật này phải được sửa chữa trước khi tô màu vì AI sẽ coi chúng là một phần nội dung của ảnh. Một đốm ố vàng màu nâu có thể bị tô màu thành một vết nám trên mặt. Một nếp gấp ngang qua bầu trời có thể khiến mô hình không nhận ra vùng đó là bầu trời.

Magic Eraser xử lý hầu hết các loại hư hỏng phổ biến. Quét lên vết xước, đốm và vết bẩn — AI tái tạo lại các tông màu thang xám bên dưới từ ngữ cảnh xung quanh. Đối với những nếp gấp sâu đã nứt vỡ lớp nhũ tương, hãy thực hiện nhiều lần để AI dựng lại vùng đó dần dần. Đối với các vùng hư hỏng lớn — vết nước che phủ một phần tư ảnh, các cạnh rách, các phần phai màu hoàn toàn — AI hoạt động tốt nhất khi bạn xử lý từ rìa của vùng hư hỏng vào trong thay vì cố sửa toàn bộ vùng cùng một lúc.

Phai màu là một vấn đề riêng biệt so với hư hỏng vật lý. Một bức ảnh phai màu đồng đều đã mất độ tương phản. Màu đen đã chuyển sang xám đậm, màu trắng sang xám nhạt, và dải trung tông bị nén lại. AI Enhance khôi phục dải tông màu đã mất này bằng cách kéo giãn biểu đồ trở lại độ tương phản đen trắng đầy đủ. Hãy chạy lượt tăng cường này sau khi sửa hư hỏng vật lý nhưng trước khi tô màu. Mô hình tô màu cần độ tương phản mạnh để phân biệt các bề mặt và chất liệu khác nhau.

• Sửa hư hỏng vật lý — vết xước, đốm, vết bẩn, nếp gấp — bằng Magic Eraser trước khi tô màu.
• Xử lý từ rìa của các vùng hư hỏng lớn vào trong để có kết quả tái tạo AI tốt nhất.
• Khôi phục độ tương phản đã phai bằng AI Enhance sau khi sửa hư hỏng nhưng trước khi tô màu.
• Các khuyết tật hư hỏng chưa được sửa sẽ bị tô màu như thể chúng là một phần của ảnh, tạo ra lỗi vĩnh viễn.

Tối ưu hóa hình ảnh để có kết quả tô màu tốt nhất

Giữa bước sửa hư hỏng và tô màu, một bước chuẩn bị giúp cải thiện kết quả rất nhiều. Chạy ảnh đã làm sạch qua AI Enhance để tối ưu độ tương phản, làm sắc nét các chi tiết mờ và làm sáng những vùng quá tối khó phân biệt. Mục tiêu không phải là làm cho bức ảnh đen trắng trông đẹp hơn vì chính nó. Đó là để cung cấp cho mô hình tô màu đầu vào rõ ràng nhất có thể.

Hãy chú ý đến những vùng mà chủ thể hòa lẫn vào nền. Trong nhiều bức ảnh cũ, mái tóc sẫm màu của một người hòa vào nền tối, hoặc chiếc áo sơ mi trắng biến mất vào bầu trời sáng. Nếu AI không thể thấy ranh giới giữa chủ thể và nền, nó không thể tô màu chúng riêng biệt. AI Enhance thường khôi phục đủ chi tiết cạnh để tách các vùng này. Nếu không, hãy cân nhắc dùng Magic Eraser để làm tối hoặc sáng nhẹ vùng ranh giới trước khi tô màu.

Cắt ảnh cũng đáng cân nhắc. Ảnh cũ thường có viền hư hỏng, các cạnh không đều do in ấn và lề rộng. Cắt về đúng phần nội dung ảnh loại bỏ những yếu tố gây nhiễu này và cho mô hình AI một bố cục sạch hơn để phân tích. Hãy lưu phiên bản đã cắt thành một tệp riêng để bạn giữ được bản quét gốc với toàn bộ viền cho mục đích lưu trữ.

Xem xét và tinh chỉnh kết quả tô màu

Tô màu AI rất ấn tượng nhưng không hoàn hảo. Mỗi bức ảnh đã tô màu đều xứng đáng được xem xét kỹ lưỡng trước khi chia sẻ hoặc in. Những vấn đề phổ biến nhất rơi vào các nhóm có thể dự đoán, dễ phát hiện một khi bạn biết cần tìm gì.

Tông da là yếu tố quan trọng nhất cần kiểm tra. AI xác định màu da từ sự kết hợp của giá trị thang xám, nhận diện đặc điểm khuôn mặt và các manh mối ngữ cảnh. Trong hầu hết trường hợp nó chính xác, nhưng ánh sáng bất thường — ngược sáng mạnh, ánh đèn sân khấu hoặc bóng đổ nặng — có thể làm tông da ngả sang các sắc độ không tự nhiên. Nếu da trông quá hồng, quá vàng hoặc quá xám, một điều chỉnh nhiệt độ màu có mục tiêu sẽ đưa nó trở lại dải tự nhiên.

Quần áo và vải vóc là nơi AI đoán nhiều nhất. Nếu bạn biết váy cưới của bà bạn màu ngà chứ không phải trắng, hoặc quân phục của ông bạn màu xanh ô liu chứ không phải xanh hải quân mà AI đã chọn, bạn có thể dùng các điều chỉnh AI Filter để dịch chuyển sắc độ ở những vùng cụ thể đó. Ảnh tham chiếu lịch sử từ cùng thời kỳ có thể hướng dẫn những chỉnh sửa này.

Ngữ cảnh theo mùa là một khía cạnh khác cần xác minh. AI không biết bức ảnh được chụp vào tháng nào. Nó có thể tô màu cây mùa thu thành màu lục mùa hè hoặc cỏ mùa đông thành màu lục ngọc mùa xuân. Nếu bạn biết mùa, hãy điều chỉnh màu cây lá và phong cảnh cho phù hợp.

• Kiểm tra tông da trước tiên — ánh sáng bất thường trong bản gốc có thể gây ra những thay đổi màu không tự nhiên.
• Xác minh màu quần áo dựa trên hiểu biết gia đình hoặc ảnh tham chiếu cùng thời kỳ.
• Hiệu chỉnh ngữ cảnh theo mùa — AI mặc định dùng cây lá kiểu mùa hè bất kể ảnh được chụp khi nào.
• Chạy một lượt AI Enhance cuối cùng sau khi chỉnh sửa thủ công để thống nhất nhiệt độ màu tổng thể.

Bảo quản và chia sẻ ảnh gia đình đã tô màu

Một bức ảnh gia đình đã tô màu là một món quà ý nghĩa và một sợi dây kết nối mạnh mẽ với lịch sử gia đình. Thư viện Quốc hội Mỹ khuyến nghị lưu ảnh lưu trữ ở các định dạng không mất dữ liệu — PNG hoặc TIFF — ở độ phân giải cao nhất có thể. Hãy lưu ba phiên bản của mỗi ảnh: bản quét gốc, phiên bản đen trắng đã phục chế và phiên bản đã tô màu. Cách lưu trữ này có nghĩa là bạn có thể tô màu lại ảnh trong tương lai khi các mô hình AI tiếp tục cải thiện mà không phải bắt đầu lại từ đầu.

Để chia sẻ, hãy đổi kích thước và xuất ra JPEG chất lượng cao. Các dịch vụ in chấp nhận JPEG ở 300 DPI. Một ảnh rộng 4000 pixel in đẹp ở khổ rộng 13 inch, đủ lớn để treo khung. Để chia sẻ kỹ thuật số trong các nhóm trò chuyện gia đình và mạng xã hội, tệp độ phân giải đầy đủ hoạt động tốt nguyên trạng trên các nền tảng hiện đại.

Hãy cân nhắc tạo một bản so sánh trước-và-sau — ảnh đen trắng gốc bên trái, phiên bản đã tô màu bên phải — giúp thấy ngay sự thay đổi và thường khơi gợi những câu chuyện về lịch sử gia đình mà chỉ bức ảnh thôi không làm được. Những hình ảnh đặt cạnh nhau này đặc biệt phổ biến cho các bài đăng mạng xã hội tôn vinh ông bà, kỷ niệm các dịp đặc biệt và chúc mừng những cột mốc gia đình.

• Lưu riêng bản quét gốc, bản thang xám đã phục chế và phiên bản đã tô màu để xử lý lại sau này.
• Xuất ở 300 DPI để in và JPEG độ phân giải đầy đủ để chia sẻ kỹ thuật số.
• Ảnh so sánh trước-và-sau khơi gợi nhiều sự tương tác gia đình hơn so với chỉ ảnh đã tô màu.