杨飘飘 丁友东* 于 冰 冯英瑞

1(上海大学上海电影学院 上海 200072) 2(上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200240)

0 引 言

1895年，世界上第一部电影《工厂大门》拉开了电影史的序幕。1935年，第一部彩色电影《浮华世界》姗姗来迟。然而，即使彩色电影技术早已成熟，仍有一些杰出的电影人选择黑白电影来表达他们的艺术，如《辛德勒的名单》《曼哈顿》等。长达一百多年的电影发展历程，留下了无数经典之作，电影彩色化的需求应运而生。

电影彩色化，是为黑白、棕褐色或其他单色电影添加颜色的过程。当然，彩色化是一个病态的问题，不可能恢复其本来面貌[1]。例如，一个纯色的气球，可以是蓝色、橙色、粉色，甚至任意一种颜色。如果没有情节上的特殊要求，没有必要去深究它到底是什么颜色，只要显得自然、没有违和感即可。

最初的彩色化工作全部由手工完成，工作量大，成本高，因而只能应用于极少数最为经典的作品。随着计算机技术的成熟，黑白电影开始数字化，采用图像处理技术，带来了效率的提升，但仍然需要大量的人工参与。近几年来，许多基于深度学习的研究着手解决图像/视频自动彩色化的问题。然而，图像/视频的彩色化还面临着诸多挑战[2-4]：

1) 训练集很难涵盖所有的场景。当然，可以通过增大训练集来缓解这个问题。但是，当使用大型数据集进行训练时，生成的彩色图像噪声较大。所以，很难训练出万能的模型，给任意场景上色。

2) 场景中包含各种各样的对象，具有不同的曲面复杂性。……