Può un programma di intelligenza artificiale imparare i colori? Ovviamente sì, ma può fare anche molto di più. In questo breve articolo vedremo infatti un esempio molto interessante di come una rete neurale possa essere addestrata per colorare in modo intelligente vecchie fotografie e film in bianco nero.

Per prima cosa siamo andati su youtube, ed abbiamo selezionato un frammento di un vecchio film di Charlie Chaplin che si trova chiuso in una gabbia con un leone (per questo film Chaplin ha dovuto girare oltre 200 volte la scena per paura che i leoni lo attaccassero).

Il video selezionato dura 3 minuti e 25 secondi: se supponiamo di campionarlo con un almeno 25 frames al secondo, possiamo pensare di scomporlo in più di 5.000 singole immagini. Se volessimo quindi pensare di colorare questo breve filmato a mano, dovremmo metterci a colorare più di 5.000 foto: un lavoro noioso, difficile e dai risultati incerti, in quanto le immagini successive devono anche mantenre la giusta omogeneità di luminosità, saturazione dei colori, etc.

Fortunatamente, è possibile risparmiarsi questa fatica, grazie ad un progetto open source disponibile su internet, che consente di colorare automaticamente un filmato. Il tutto è poi stato reso disponibile sulla piattaforma gratuita Google Colab.

Il progetto che abbiamo utilizzato si chiama DeOldify, creato da Jason Antic e Dana Kelley. Alla base di questo progetto vi sono complesse tecniche di deep learning, basate su algoritmi quali Self-Attention Generative Adversarial Networks, Two Time-Scale Update Rule e NoGAN.

Questo è il risultato finale che abbiamo ottenuto utilizzando gli strumenti precedentemente descritti: voi cosa ne pensate?