当前位置：首页 > news >正文

DeOldify在元宇宙场景构建中的应用：快速生成复古风格虚拟资产

news 2026/6/3 9:33:48

DeOldify在元宇宙场景构建中的应用：快速生成复古风格虚拟资产

1. 引言

最近在参与一个复古主题的虚拟城市项目，团队遇到了一个挺头疼的问题：我们需要大量带有上世纪五六十年代风格的建筑贴图和街景素材。找了一圈，要么是现代的彩色照片，要么是历史档案里的黑白照片，直接拿来用，感觉总差那么点意思。现代照片太新，缺乏时代感；黑白照片又缺少色彩，做出来的虚拟世界显得单调。

就在我们为素材发愁的时候，一个同事提到了DeOldify。这本来是一个给老照片上色的AI工具，我们抱着试试看的心态，用它处理了一批黑白历史照片。结果让人惊喜——生成出来的彩色图像，不仅色彩自然，还自带一种复古的滤镜感，和我们想要的虚拟城市风格完美契合。

这篇文章，我就想和你聊聊，我们是怎么把DeOldify这个“照片修复工具”，变成元宇宙场景构建中的“虚拟资产生成器”的。整个过程并不复杂，但效果却出奇的好，大大加速了我们的内容生产流程。

2. 为什么选择DeOldify来生成虚拟资产？

你可能会有疑问，市面上图像上色、风格迁移的模型那么多，为什么偏偏是DeOldify？我们当时也对比过几个方案，最终选择它，主要是看中了下面这几个实实在在的优点。

2.1 色彩风格自带“复古感”

这是DeOldify最吸引我们的一点。它不像一些纯粹追求“真实还原”的上色模型，DeOldify生成的色彩，往往带有一种温和的、饱和度稍低的复古色调。比如，天空不是刺眼的湛蓝，而是带点灰调的浅蓝；砖墙的颜色也不是鲜红，更像是经过岁月沉淀的暗红色。这种天生的“滤镜”效果，恰好是我们构建复古虚拟世界时最需要的基底风格，省去了大量后期调色的工作。

2.2 对历史图像的理解更深入

DeOldify的训练数据包含了大量历史图像，这使得它对过去时代的物体、服饰、建筑风格有更好的“认知”。比如，给它一张老式汽车的黑白照片，它能相对准确地还原出当时流行的车身颜色，而不是随意涂上一个现代的颜色。这种基于历史知识的着色，让生成的资产更具可信度和沉浸感。

2.3 开源且易于集成

DeOldify是一个完全开源的项目，这对于需要批量处理、并且希望将流程集成到自有管线中的团队来说，是个巨大的优势。我们可以直接获取其代码，根据项目需求进行定制化修改，或者将其封装成自动化脚本，无缝对接到我们的素材生产流水线里，实现从黑白图到可用贴图的“一键转换”。

3. 实战：构建复古虚拟城市的完整流程

光说优点可能有点虚，下面我结合我们项目的实际步骤，带你走一遍完整的流程。你会发现，从一堆黑白老照片到可以直接贴在3D模型上的彩色纹理，整个过程清晰且高效。

3.1 第一步：收集与筛选原始素材

巧妇难为无米之炊，第一步就是找“米”。我们的目标是构建一个50-60年代风格的虚拟城市街区，所以素材收集方向很明确：

来源：我们主要从各大博物馆、图书馆的公开数字档案库，以及一些历史图库网站，寻找那个年代的城市街景、建筑立面、商店招牌、交通工具等高清扫描图片。
筛选标准：
- 清晰度优先：即使图片是黑白的，也要尽可能选择高清、细节丰富的版本。模糊的图片上色后效果也会打折扣。
- 角度要正：尽量选择正面拍摄的建筑、平面化的海报或标志照片。这类图片经过上色后，更容易直接作为贴图使用，透视畸变小。
- 内容有代表性：专注于收集能体现时代特征的物体，如复古汽车、有特色的路灯、砖石墙面、玻璃橱窗等。

我们最终建立了一个包含数千张高质量历史图片的素材库，并按“建筑外墙”、“路面”、“街景道具”、“广告海报”等类别进行了分类。

3.2 第二步：使用DeOldify进行批量上色

有了素材，接下来就是核心的“上色”环节。我们并没有一张张手动处理，而是写了一个简单的Python脚本进行批量操作。

这里有一个非常简单的调用示例，展示了核心过程：

import os from PIL import Image import torch # 假设你已经按照DeOldify官方文档配置好了环境 from deoldify import device from deoldify.device_id import DeviceId from deoldify.visualize import * # 1. 设置设备（使用GPU会快很多） torch.backends.cudnn.benchmark = True device.set(device=DeviceId.GPU0) # 根据你的情况选择GPU # 2. 初始化着色器 colorizer = get_image_colorizer(artistic=True) # 使用artistic模式，色彩更生动，复古感更强 # 3. 设置路径 source_folder = "./historical_bw_images/" output_folder = "./colorized_textures/" # 4. 批量处理 for img_name in os.listdir(source_folder): if img_name.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): source_path = os.path.join(source_folder, img_name) # 进行着色，render_factor可以控制渲染细节（值越大，细节越多，但可能引入噪点） result = colorizer.get_transformed_image(source_path, render_factor=35) # 保存结果 output_path = os.path.join(output_folder, f"colorized_{img_name}") result.save(output_path) print(f"已处理: {img_name}")

通过这个脚本，我们可以在下班后让服务器跑起来，第二天早上就能获得一整批上好色的图片，效率非常高。

3.3 第三步：后期处理与贴图制作

DeOldify直接生成的图片还不能直接当贴图用，需要一些简单的后期处理，让它们更适合3D引擎。

统一色调与明暗：虽然DeOldify风格统一，但不同图片之间仍可能存在细微的色差和亮度差异。我们使用图像处理软件（如Photoshop或GIMP的批处理功能），进行简单的色阶、曲线调整，让同一类素材（如所有砖墙）的基调保持一致。
制作纹理贴图：对于建筑外墙这类需要重复平铺的贴图，我们会检查上色后的图片边缘，进行无缝化处理。同时，利用原图的明暗信息，可以快速生成对应的粗糙度贴图或法线贴图，增强3D模型的质感。
创建材质球：在Blender、Maya或Unity、Unreal Engine等软件中，将处理好的彩色图片作为“漫反射贴图”或“基础颜色贴图”使用，再搭配上一步生成的其它贴图，一个富有复古感的材质就创建完成了。

4. 效果对比与应用展示

说了这么多，不如直接看看效果。下面我通过一个简单的对比，来展示DeOldify如何将历史素材“活化”为虚拟资产。

案例：复古砖墙贴图生成

原始素材：一张1950年代某仓库的黑白外墙照片，砖块纹理清晰，但缺乏色彩。
DeOldify上色后：砖块被赋予了暖色调的暗红色，灰泥部分呈现出米黄色，整体色彩沉稳，带有一种经年日晒的质感，与现代崭新的红砖墙截然不同。
3D应用效果：将这张上色后的图片作为贴图，应用在一个简单的立方体模型上。在虚拟光源的照射下，墙面立刻呈现出丰富的细节和真实的复古氛围，与周围我们手工建模的复古路灯、招牌搭配在一起，毫无违和感。

通过这种方式，我们快速生成了数十种不同样式的墙面、路面、屋顶瓦片贴图。更重要的是，这些贴图都共享同一种“色彩语言”——即DeOldify所赋予的那种统一的复古色调，这保证了最终虚拟场景的风格一致性，避免了资产之间“各唱各的调”的尴尬。

5. 优势总结与更多可能性

回顾整个流程，使用DeOldify来辅助生成复古风格虚拟资产，给我们项目带来的好处是实实在在的：

效率飞跃：从无到有绘制高质量、风格统一的复古贴图极其耗时。而通过历史照片上色，我们将大量重复性、基础性的色彩创作工作交给了AI，美术人员可以更专注于设计、构图和细节打磨。
成本降低：节省了大量购买专业纹理素材库或雇佣画师进行定制绘制的费用。
风格独特且统一：基于真实历史影像生成的资产，其质感是凭空想象难以企及的，并且能确保整个世界的视觉风格高度协调。
激发创意：有时，DeOldify上色后会产生一些出乎意料的、带有艺术感的色彩组合，这反而能给我们的场景设计师带来新的灵感。

除了建筑贴图，这个思路还可以拓展到更多场景：