实现一个评价模型 要求功能是：从颜色还原度和图像清晰度两个方面对一个黑白图片彩色化的算法进行评分 输出最后评分

要实现这个评价模型，可以采用以下步骤：

1. 收集黑白图片和它们对应的彩色化结果，作为训练数据集。

2. 选定合适的特征来描述颜色还原度和图像清晰度，比如可以使用 PSNR（峰值信噪比）来衡量图像清晰度，使用 CIEDE2000（色差公式）来衡量颜色还原度。

3. 使用机器学习算法，比如支持向量机（SVM）或者随机森林（Random Forest），训练一个评价模型，将特征映射到评分。

4. 对于新的黑白图片彩色化结果，提取相应的特征，并使用训练好的模型进行评分。

5. 输出最后评分。

需要注意的是，评价模型的准确性受训练数据集的质量和特征的选择影响较大。因此，在构建评价模型时，需要尽可能使用多样化的训练数据集，同时选择合适的特征来提高评价模型的准确性。