@juliewebgirl I tried once building an U-net to add colors to B&W photos, but I was getting really washed out hues. So, being an engineer, I started wondering WHY I'm getting just a little effect, instead of color photos. And I quickly realized why: statistics. If you put 100 red shirts and 100 blue shirts in training, the model will average it out... and output greyish purple. It's all math after all!

Next time I will try to add a secondary GAN network to force the model to choose a color.

@juliewebgirl if I make a model myself on data that I own, using GPU that is physically in my own hardware, just to add color to old photos of my family, what's wrong with that?

I'm not trying to defend commercial LLMs here, I'm talking about classical ML

@m0bi modelom LLM najlepiej wychodzi uśrednianie. I biorąc pod uwagę że to są w gruncie rzeczy narzędzia oparte o statystykę, nie powinno to dziwić. Dlatego uważam, że używanie LLM do tworzenia treści to nie jest dobry pomysł. Nawet humanizujące prompty, które mają nadać "twórczości" z generatora unikalny styl autora, nadal są uśredniane przez tą samą brutalną statystykę.

"To nie jest gamechanger, to ja mój pies mamy po trzy nogi"

@juliewebgirl it depends on what AI you use to restore colors, if you use GenAI tools like multimodal LLM, then yes, it might add things that weren't there (vide DLSS 5). If you design a custom U-net or GAN in pytorch, which is trained on photos converted to B&W, it should do just fine.

I'll try to make this kind of model if I have some free time. Should be a fun experiment to do!