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原来，在黑白相机时代，虽然彩色的景观呈现在相片上是黑白的，但景观颜色的不同，在黑白照片上呈现的灰度也是不同的。依据黑白相片灰度的不同，AI能大致判别物品的颜色。
但依据灰度判别颜色不一定十分准确，一些灰度上的细微差别，造成的结果差异可能失之毫厘，差之千里。比如蓝色和绿色的灰度接近，但如果上色后的草成了蓝色，牛仔裤成了绿色，那就大错特错了。
百度视觉技术部表示，“我们需要让AI拥有常识，让它可以判断不同场景下的物品应该是什么颜色。神经网络就像一个简化的大脑，你教给他东西，他就能记住东西，做出判断。”
要做到这点，需要让AI拥有图形判别的能力。要让AI能够“认识”物品。百度“焕彩”项目的服务采用的是目前最为前沿的一种生成式对抗网络技术。这项技术有两个关键点：一是图像生成器，二是对抗式学习方式。
所谓图像生成器，就是当你给出一张黑白照片要生成彩色照片时，需要生成器博闻广识，能准确的“回忆”起图片里面的事物原来是什么颜色。
而对抗式学习方式则是难点中的难点。为了训练生成器，百度又设计了新颖的判别器和损失函数来评价生成的彩色图像和真实彩色图像的接近程度。在学习过程中，生成器努力“记忆”事物的色彩分布情况，使自己还原出来的彩色图像越来越真实，让判别器越来越难分辨。
在一个月的时间内，经过对万余张照片的学习，算法能力数次迭代，百度的AI技术终于能够对黑白照片的图像做出较为准确的判断和上色。
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