于 2025-05-20 22:35:08 发布 · 1.4k 阅读
一、项目架构与技术原理
1.1 系统定位与核心能力Kolors是快手AI团队研发的通用视觉色彩增强框架，基于自监督学习范式实现多场景色彩优化。其技术特性包括：
支持8种色彩处理任务：自动校色、风格迁移、老照片修复、HDR增强等 统一架构处理多种输入格式：RAW图/JPG/视频帧/直播流 实时处理性能：4K分辨率下达到45fps（NVIDIA A10G） 1.2 核心算法突破 1.2.1 色彩感知表征学习采用双路编码器提取全局色彩风格与局部色度分布：
{ E g ( I ) = GlobalStyle ( I ) ∈ R 512 E l ( I ) = { p i } i = 1 N , p i ∈ R 32 {Eg(I)=GlobalStyle(I)∈R512El(I)={pi}Ni=1,pi∈R32
{ Eg(I)=GlobalStyle(I)∈R512El(I)={ pi}i=1N,pi∈R32
class DualEncoder(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 全局风格编码器 self.g_encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2), ResBlock(64, 128), ResBlock(128, 256), nn.AdaptiveAvgPool2d(1) ) # 局部色度编码器 self.l_encoder = PatchEmbedding( patch_size=16, in_chans=3, embed_dim=32, num_patches=256 ) def forward(self, x): g_feat = self.g_encoder(x).squeeze() l_feat = self.l_encoder(x) return g_feat, l_feat
python
12345678910111213141516171819202122 1.2.2 动态色彩变换矩阵基于注意力机制生成像素级色彩变换参数：
T c o l o r = Softmax ( Q K T d ) V T_{color} = text{Softmax}(frac{QK^T}{sqrt{d}})V Tcolor=Softmax(d
QKT)V
其中 Q = W q E g Q=W_qE_g Q=WqEg, K = W k E l K=W_kE_l K=WkEl, V = W v E l V=W_vE_l
