GitHub – piddnad/DDColor: [ICCV 2023] DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders

✨ 基础信息
网站名称：DDColor（ICCV 2023官方论文项目）
网址：[https://github.com/piddnad/DDColor](https://github.com/piddnad/DDColor)
成立时间：未公开
所属国家/语言：开源项目（代码及文档为英文）
母公司/创始人：GitHub用户 `piddnad`（开发者身份未公开）
品牌特色：专注于AI图像彩色化，以双解码器架构实现高真实感色彩还原，开源社区驱动。

🎯 网站定位
领域分类：人工智能/计算机视觉/图像处理
核心功能：
1️⃣ 黑白图像/视频自动上色
2️⃣ 高保真色彩还原（支持自然场景与人像）
3️⃣ 开源代码与预训练模型免费提供
目标用户：✅ AI研究者 ✅ 图像处理开发者 ✅ 影视后期从业者 ✅ 数字艺术创作者

🚀 技术特色
核心技术：基于Dual Decoders（双解码器）架构，结合全局语义引导与局部细节优化，解决传统上色算法中色彩单调、边缘模糊问题。
竞品差异：
🔹 色彩多样性：通过双分支设计模拟人类调色逻辑，生成更丰富的色彩组合。
🔹 细节保留：局部解码器强化高频纹理，避免色彩溢出。
🔹 多场景适配：在低光照老照片、影视修复等场景中表现优异。
特殊场景：历史档案修复、黑白影视作品翻新、艺术创作辅助。

📚 内容资源
资源类型：开源代码库、预训练模型、论文PDF、Demo示例
更新频率：代码库近一年内有多次功能优化提交（截至2023年数据）

💻 用户体验
界面设计：GitHub标准代码仓库页面，提供清晰的功能说明与API文档。
设备适配：支持本地部署（Linux/Windows/Mac），提供Colab在线试用。

🏅 可信背书
学术认证：ICCV 2023（计算机视觉顶会）收录论文项目。
社区热度：GitHub仓库获⭐️ 1k+ stars（截至2023年数据）。

📌 适用场景与人群
典型场景：老照片修复、黑白纪录片着色、艺术设计素材处理
推荐人群：需高效自动化上色工具的内容创作者与技术开发者

🔍 附加信息
同类推荐：DeOldify、Colorful Image Colorization
编辑点评：❗️ 技术亮点：双解码器架构突破传统单路径限制，兼顾全局语义与局部细节；❗️ 使用门槛：需基础Python部署能力，适合技术向用户。

🌐 补充说明
项目提供在线Demo与API接口，可快速集成至第三方应用。
社区贡献者持续优化模型轻量化，未来或推出移动端适配版本。