Колоризация старых фотографий с помощью нейросетей

Листаете семейный альбом и натыкаетесь на чёрно-белые фото бабушки с дедушкой. Красивые, атмосферные, но хочется увидеть их настоящие цвета — какими были глаза, платье, цвет волос.

Раньше для такой колоризации нанимали художников, которые месяцами кропотливо подбирали каждый оттенок. В 2025 году нейросеть делает это за 30 секунд.

Проблема в том, что ИИ часто «фантазирует» — делает зелёными глаза, которые были карими, или красит военную форму в неправильный цвет. Разобрался, как это работает и где нейросети ошибаются чаще всего.

Как нейросеть угадывает цвета, которых никогда не видела

Принцип простой: ИИ анализирует миллионы пар «чёрно-белое фото — цветная версия» и ищет закономерности. Видит траву — скорее всего, зелёная. Небо — синее. Кожа человека — в диапазоне от светло-розового до тёмно-коричневого.

Обучение происходит на генеративно-состязательных сетях (GAN). Одна сеть пытается раскрасить фото, вторая — отличить результат от настоящего цветного снимка. Получается своеобразная игра: первая учится обманывать, вторая — не поддаваться на обман.

Спойлер: нейросеть не угадывает реальные цвета. Она выдаёт наиболее вероятные по статистике.

Поэтому классические объекты раскрашиваются хорошо — трава, небо, кожа. А вот с одеждой, аксессуарами, необычными предметами ИИ часто промахивается. Видел, как нейросеть покрасила чёрно-белую фотографию пожарной машины в синий цвет — она же не знала, что в 1940-х они были красными.

Почему ошибается с историческими деталями

Современные нейросети тренируются в основном на фото последних десятилетий. Они знают, что джинсы обычно синие, но не знают, что в 1950-х женщины носили преимущественно платья пастельных тонов.

Для проверки качества попробовал функцию колоризации в Yes AI боте — там есть режим «винтажная колоризация», который учитывает исторический контекст. Результат заметно лучше обычного автоматического режима.

Где нейросети ошибаются чаще всего

За несколько месяцев тестирования разных сервисов выявил типичные косяки:

Оттенки кожи. ИИ часто делает людей слишком розовыми или жёлтыми. Особенно заметно на портретах — получается эффект «куклы» вместо живого человека.

Глаза. Нейросеть любит делать голубые глаза, даже если по чертам лица понятно, что человек с другим цветотипом. Видимо, в тренировочной выборке было много европеоидных лиц.

Одежда и аксессуары. Здесь полный рандом. Белое платье может стать розовым, чёрный костюм — коричневым. Особенно страдают головные уборы и украшения.

Фон и детали. Мелкие объекты раскрашиваются хаотично. Книги на полке могут быть всех цветов радуги, а цветы в вазе — неестественно яркими.

Лайфхак для исправления ошибок

Если результат неудачный, не спешите переделывать всё. В большинстве случаев проще взять AI-версию как основу и подкорректировать проблемные места в любом графическом редакторе.

Работаю так: сначала колоризую нейросетью, потом открываю в Photopea (бесплатный аналог Photoshop прямо в браузере) и аккуратно перекрашиваю только то, что явно неправильно. Экономия времени — в разы.

Тестирование топ-5 сервисов: результаты и подводные камни

Прогнал одну и ту же семейную фотографию 1960-х через пять популярных сервисов. Результаты кардинально разные.

MyHeritage In Color — качество хорошее, но есть лимит на бесплатные обработки и водяной знак. Лучше всего справляется с портретами, хуже с групповыми фото.

Palette.fm — даёт несколько вариантов раскраски на выбор, что удобно. Минус — медленная обработка, иногда до двух минут ждёшь результата.

Hotpot.ai — быстро, но часто пересвечивает цвета. Получается слишком яркая, неестественная картинка.

DeOldify через Colab — самое высокое качество, но нужно разбираться в интерфейсе и ждать загрузки модели. Подходит для серьёзной работы с архивными фото.

Отдельно проверил функцию восстановления фото в боте — она не только раскрашивает, но и убирает царапины, пятна, восстанавливает повреждённые участки. Для сильно изношенных снимков это находка.

Какой сервис выбрать под задачу

Для быстрого результата — любой онлайн-сервис с хорошими отзывами. MyHeritage показал стабильное качество на разных типах фото.

Для профессиональной работы с архивными материалами — DeOldify или аналогичные локальные решения. Больше контроля, выше качество, нет лимитов.

Для эксперимента и обучения — бесплатные Colab-ноутбуки. Можно покрутить настройки, понять, как работает технология изнутри.

Как подготовить фото для лучшего результата

Нейросеть — не волшебная палочка. Качество входного изображения критически важно для хорошего результата.

Сканирование. Если оригинал печатный, сканируйте в максимальном разрешении — от 600 dpi. Фото с телефона тоже сойдёт, но контролируйте освещение и резкость.

Очистка от дефектов. Перед колоризацией уберите пыль, царапины, пятна. Нейросеть может их раскрасить, и получится странно — зелёное пятно вместо коричневого.

Контрастность. Если фото блёклое, немного добавьте контраста. ИИ лучше распознаёт объекты на чётких изображениях с хорошо различимыми деталями.

Кстати, если исходник совсем плохой — размытый, тёмный, с артефактами — сначала восстановите его отдельной нейросетью для реставрации, потом колоризуйте.

Секрет качественной колоризации групповых фото

Обрабатывать групповые снимки целиком — так себе идея. Лица получаются разного качества, фон конфликтует с передним планом.

Лучше работать по частям: сначала вырезать и раскрасить главных персонажей, потом фон, в конце склеить в графическом редакторе. Трудозатратно, зато результат на порядок лучше.

Исторический контекст: когда нейросеть не знает эпоху

Самая частая ошибка — игнорирование временного периода. ИИ раскрашивает фото 1920-х современными цветами, не учитывая моду и технологии того времени.

Например, автомобили на старых фото нейросеть часто делает яркими — красными, синими, жёлтыми. А в реальности большинство машин до 1950-х были чёрными, тёмно-синими или серыми.

То же с одеждой. В военные годы преобладали приглушённые, практичные цвета. В 1960-х — наоборот, яркие, психоделические. Современная нейросеть этого не знает.

Решение: если важна историческая достоверность, изучите цветовую палитру эпохи перед обработкой. В интернете полно справочников по моде, интерьерам, технике разных десятилетий.

После автоматической колоризации сверьтесь с референсами и скорректируйте явные анахронизмы вручную.

Нейросети для колоризации — полезный инструмент, но не универсальное решение. Хорошо справляются с типичными сценами и объектами, ошибаются в деталях и историческом контексте.

Лучший результат даёт комбинированный подход: автоматическая обработка + ручная доработка проблемных мест. На это уходит час-два вместо недель кропотливой работы художника.

Если нужно просто «оживить» семейное фото для соцсетей — любой онлайн-сервис справится. Для серьёзной архивной работы стоит изучить профессиональные инструменты и базовые навыки цветокоррекции.