这里只是介绍了 DeOldify 最简单的使用方法，只需要几行代码，但是 DeOldify 这么受欢迎，绝对不是这么简单，它背后的原理是非常专业，非常复杂的，有兴趣地可以去它的主页研究一下，它还给进阶者提供了三个不同的训练库，可以将它们下载下来，结合源码自己设置参数进行调试。
大家好，我是闲欢，今天我们继续肝！
这几年抖音真的是火得深入到大街小巷，给无数人带来了可观的收入。
这其中有一个细分品类是修复老照片，内容就是发布一张老照片修复后的效果呈现，流量还很不错。
老照片容易引起人的共鸣，很多人看到老照片尤其人物会联想到自己的某些场景、某些亲人，纪念以及追思，意义重大，甚至有人通过修复老照片，找到失散多年的亲人...
据说引流到淘宝店铺，一年营收千万，看得我直流口水，心想要是我掌握这个技术，是不是可以大赚一笔，从此不再卷程序，做一只躺平的海象！
今天偶然看到一个开源的 Git 项目，主题就是修复老照片，给老照片上色，效果还真不错。
这个项目就是 DeOldify ，在 GitHub 上获得了 15.2k 的小星星，可谓非常火爆了。我甚至在想，那些淘宝店铺的铺主是不是利用这个项目在干活赚钱（疑惑脸）？
快速体验
作者给我们提供了一个多语言版本的接口，调用这个接口我们可以快速地使用项目的能力，来为老照片着色。
我们先来通过这个简单的接口体验一下项目的强大。
import requests
r = requests.post(
"https://api.deepai.org/api/colorizer",
files={
'image': open('/path/to/your/file.jpg', 'rb'),
},
headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'}
)
print(r.json())
运行这段代码前，请将图片路径换成自己本地的老照片路径。
我这里随意使用了一张老照片，原照片是这样的：
运行程序，会在控制台打印一个着色后的照片路径，复制路径到浏览器，我们可以看到着色后的照片：
惊呆了有木有，这效果杠杠滴！
除了获取本地的照片，进行着色，还可以获取网络上的照片。我随意在网络上找了一张黑白照片：
然后使用接口程序：
import requests
r = requests.post(
"https://api.deepai.org/api/colorizer",
data={
'image': 'https://pics0.baidu.com/feed/43a7d933c895d143712f08474bd47c0b5aaf0723.jpeg',
},
headers={'api-key': 'quickstart-QUdJIGlzIGNvbWluZy4uLi4K'}
)
print(r.json())
运行程序，静待数秒之后，控制台会打印输出结果：
这脸蛋顿时就红润起来了！但是有些细节还是没处理好。
总结
这里只是介绍了 DeOldify 最简单的使用方法，只需要几行代码，但是 DeOldify 这么受欢迎，绝对不是这么简单，它背后的原理是非常专业，非常复杂的，有兴趣地可以去它的主页研究一下，它还给进阶者提供了三个不同的训练库，可以将它们下载下来，结合源码自己设置参数进行调试。
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