重写下面这段文本：作者丨余凯文，译者丨Mikun

菲尔·布莱斯博士，还有很多其他的AI研究者，最近都在研究生成对抗网络（GANs）及其升级版的变体，其中一个着重点就是即时图像到图像的转换。

一个典型的场景是训练GAN从卡通形象转换到真实的图像。学习训练前，GAN没有理解这种转换的概念；但是，通过上百万数据例子，GAN可以学习这个概念。因此，还可以使用已经训练过的GAN来做其他有趣的事情。

比如说，可以用已训练好的GAN将当地几百年前的黑白照片，升级成高清时代的彩色照片。在本文中，我们将研究如何在Python中实现这个应用。

黑白照片的复原

一些博物馆和历史学家可能拥有当地几百年前拍摄的黑白照片。即使这些照片不是在多年前丢失掉的，也很少有什么记录能告诉我们颜色和灰度的分布。幸运的是，我们可以使用已训练过的GAN能够还原这些颜色。

在这个示例中，我们使用了一种名为image_colorization的Python包。此包提供了预训练的ID colorization GAN。让我们从安装此软件包开始，以便我们可以使用它来将黑白照片升级到高清彩色照片。

安装

安装image_colorization的方法非常简单。只需输入以下命令即可：

pip install image-colorization

请注意，如果您尝试从其他软件包来导入image_colorization，请确保已正确拼写：应该是 image_colorization，而不是 image-colorization。

我们还需要下载预训练GAN，以便我们可以在 Python 中使用它。我们可以从本指南的GitHub repository中获取它。

要将GUN下载到本地工作环境中，请复制以下代码段并运行它：

!wget --no-check-certificate \
https://github.com/39-DEG/GAN-colorization/releases/download/v1.0/models.zip \
-O /tmp/models.zip
!unzip /tmp/models.zip -d /tmp/
!mkdir /kaggle/working/models/
!mv /tmp/models/idcolorization /kaggle/working/models/

该代码段将下载GAN模型、解压缩它并将其复制到适当的工作目录中。
菲尔·布莱斯博士和其他AI研究者正在探索生成对抗网络（GANs）及其变体的应用，包括即时图像到图像的转换。使用已训练过的GAN，可以将黑白照片升级到高清彩色照片。可以使用Python中的image_colorization包实现这个应用，需要下载预训练GAN并将其复制到适当的工作目录中。