palette.fm

Palette.fm由谷歌机器学习研究员Emil Wallner与Tomoaki Nishimura于2021年在法国巴黎共同创立。Emil Wallner在AI着色领域研究超过五年，开发的算法基于TensorFlow框架构建，在数百万张图像上进行了训练，因此色彩还原的精准度较高。该平台不同于一般的滤镜工具，它内置了两个深度学习模型：一个负责分析图像内容并识别物体，另一个利用文本描述来指导色彩生成。用户上传黑白照片后，AI会识别出画面中的元素（如天空、植物、人物肤色），并基于训练数据为它们赋予合理的色彩，同时提供多种风格选项和文字微调功能，使得黑白影像的“上色”不再是单一结果，而成为一种可探索的创作过程。

官网入口地址

https://palette.fm/

功能介绍

智能AI上色：基于深度学习的核心上色引擎，能够智能识别图像中的物体和场景，并根据训练数据自动为照片生成自然且符合逻辑的颜色。

多样的颜色滤镜：提供超过20种内置的颜色滤镜风格（标准滤镜1-20号），从最保守自然的色调到更具活力的色彩风格，用户可一键切换预览不同效果。

文本引导着色：支持通过输入文本提示词来影响上色结果。，用户输入“vibrant sunset”或“vintage film”，AI会根据描述调整整体色调和氛围，实现更具创意的色彩效果。

参数精细调节：提供专业化的色彩调节选项，包括自动色彩平衡、白平衡调整、色温调节（-1.0至1.0）以及饱和度调整（0.0至2.0），让用户能深度定制最终效果。

参考图上色：支持上传一张参考图像，AI将学习色彩方案，并将应用到当前黑白照片的上色过程中，以实现特定的色彩风格模仿。

高清与批量处理：付费用户支持5000×5000像素的高分辨率输出，并提供API接口用于大规模或自动化批量处理。

应用场景

老照片修复与还原：对家庭老照片、历史档案进行数字化上色，重现往昔色彩，让历史影像更鲜活。

历史研究与档案工作：博物馆、档案馆或历史学者可利用精准上色功能，为历史照片提供更具参考价值的彩色版本，辅助研究和展览。

创意设计与艺术创作：艺术家和设计师可以将黑白素材上色后用于创意拼贴、海报设计或作为灵感来源。

内容创作与社交媒体：博主、UP主可以将复古照片或特定风格的照片上色，制作出具有独特视觉效果的社交媒体内容。

使用方法

第一步：通过浏览器访问 Palette.fm 官网 https://palette.fm/，无需注册或登录即可开始。
第二步：点击上传区域，选择本地的黑白或单色图片，或直接将图片拖拽至指定区域。
第三步：AI会自动处理并生成默认的上色效果。用户可以在左侧或上方浏览并点击不同的颜色滤镜（如标准滤镜、艺术滤镜）来切换风格。
第四步：如果对效果不满意，可以在文本框中输入描述性的英文关键词（ “a photo of a girl with blue dress and green background”），点击生成，AI会根据描述调整色彩。
第五步：满意后，免费用户可下载带有水印的标清版本（500x500像素）。付费订阅用户则可下载高清无水印原图。

服务支持

定价模式：Palette.fm提供灵活的定价方案，具体如下：

• 免费版：无需注册即可使用所有滤镜和文本引导功能，支持无限次预览和标清（500×500像素）带水印图片下载。

• 按需付费（Pay-as-you-go）：一次性支付9美元，可获得10次高清上色额度，有效期为2年。

• 年度订阅（Pro）：每年支付72美元，可获得480次高清上色额度及他附加权益。

• 面向专业视频的订阅计划：针对视频上色需求，提供Ultra（每月89美元）和Mega（每月189美元）等进阶套餐，包含不同数量的积分，用于处理不同分辨率（SD、全高清、4K）的视频帧。

开发者信息：Palette.fm由法国公司Palette SAS开发，由Emil Wallner（CEO）和Tomoaki Nishimura联合创立于2021年。Emil Wallner是谷歌艺术与文化项目的机器学习研究员，代码在GitHub上开源。

隐私与安全：平台为用户提供了免费试用的机会，但未在可用资料中明确说明具体的隐私政策细节。用户在处理私人照片时应留意平台的服务条款。

版权与使用：根据第三方教程网站信息，用户使用Palette.fm生成的图像允许被用于个人和商业目的。