基于卷积神经网络的图像着色模型的推广

近年来，基于卷积神经网络（CNN）的图像着色模型在计算机视觉领域得到了广泛的应用和推广。这种模型可以通过学习图片的颜色分布和结构信息，将黑白图像自动着色，从而实现自动化的图像着色。

这种模型的应用非常广泛，例如在照片修复、电影和游戏制作、艺术创作等方面都能发挥重要作用。此外，在医学影像诊断领域，图像着色也能提高医生对病情的诊断精度。

目前，基于CNN的图像着色模型已经取得了很大的进展，例如Pix2Pix、Colorful Image Colorization、Deep Koalarization等模型已经被广泛应用。未来，基于CNN的图像着色模型还将继续得到发展和推广，并为更多领域的应用提供支持。