在 Ubuntu 22.04 上安装 Docker 是一个相对简单的过程。以下是步骤：

1. 更新系统包

首先，确保系统包信息是最新的：

bash
展开代码
sudo apt update
sudo apt upgrade -y

本文作为这篇文章的总结：

https://mp.weixin.qq.com/s/-rXYgsu_1IEpjGvSQArPJQ

https://www.modelscope.cn/models/iic/cv_ddcolor_image-colorization/summary#ddcolor-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E4%B8%8A%E8%89%B2%E6%A8%A1%E5%9E%8B

随着深度学习的兴起，自动上色引起了很多关注，目标是在复杂的图像语义（如形状、纹理和上下文）中生成合适的颜色。一些早期方法尝试使用卷积神经网络（CNN）预测每个像素的颜色分布。不幸的是，这些基于CNN的方法由于缺乏对图像语义的全面理解，通常会产生不正确或不饱和的上色结果（图1中的CIC、InstColor和DeOldify）。为了更好地理解语义信息，一些方法借助生成对抗网络（GANs），利用它们丰富的表示作为上色的生成先验。然而，由于GAN先验的表示空间有限，它们无法处理具有复杂结构和语义的图像，导致不合适的上色结果或不愉快的伪影（图1中的Wu等和BigColor）。

基于pix2pix的图像彩色化技术实践与探索

一、项目背景与问题发现

在前期实验中，我尝试使用mmgen库进行通用图像和线稿的处理，但效果不尽如人意。这让我开始怀疑mmgen库在此类任务中的适用性。经过评估后，我决定转向另一个成熟的解决方案。

通用场景上色任务太难，pix2pix效果不佳：

https://www.dong-blog.fun/post/1924

通用场景照片的要求太大了：要场景、要渐变色、要理解场景里的事物，比如你总不能给树叶上一个红色，是需要一定语义理解能力的。

线稿是一种需要块状涂色的任务，相对就简单得多。

https://arxiv.org/abs/1703.10593

图像到图像的转换是一类视觉和图形问题，其目标是通过使用一组对齐的图像对训练集，学习输入图像与输出图像之间的映射关系。然而，对于许多任务来说，成对的训练数据并不可用。我们提出了一种方法，在没有对齐样本的情况下，学习将源域X的图像转换到目标域Y。我们在几个任务上展示了定性结果，包括风格迁移、对象变形、季节转换、照片增强等。如下图：

https://github.com/open-mmlab/mmgeneration/tree/master

想用 pix2pix 做一个图片上色的项目。

论文：https://arxiv.org/abs/1611.07004

pix2pix 的创新点：

通过跳板机配置SSH隧道轻松连接远程服务器

在实际工作中，我们经常会遇到这样的场景：某些服务器不可直接访问，需要通过一台中间服务器（跳板机）进行中转。本文将介绍如何配置SSH跳板机，实现在不暴露中间过程的情况下，轻松从一台机器连接到最终目标服务器。