可通过DeOldify、搜狐简单AI、轻秒图片、Photoshop神经滤镜或本地Colourful模型为黑白老照片自动上色：前四者为在线/软件工具，操作简便；后者需Python环境，保障隐私与可控性。
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如果您手头有一张泛黄或模糊的黑白老照片，希望为其赋予真实自然的色彩，则可通过多种AI工具实现自动上色。以下是几种切实可行的操作路径：
一、使用DeOldify在线平台
DeOldify是专为历史影像设计的开源深度学习模型，能基于图像结构与明暗关系智能匹配符合时代特征的色彩分布，尤其擅长还原20世纪中前期服饰、建筑与肤色的真实色调。
1、打开浏览器，访问Hugging Face Spaces上托管的DeOldify公开实例（如：https://huggingface.co/spaces/DeOldify/DeOldify）。
2、点击页面中的“Choose File”按钮，从本地设备选取待处理的黑白照片。
3、确认图像为JPG或PNG格式，且长宽均不超过1024像素，避免因分辨率过高导致推理失败。
4、点击“Colorize”按钮提交任务，系统将在10–60秒内完成AI着色推理。
5、结果生成后，右键彩色图像区域，选择“另存为”，保存至本地指定文件夹。
二、使用搜狐简单AI网页工具
该工具面向零基础用户优化，无需注册、不强制上传敏感原图至云端服务器，支持手机端直接调用相册图片，所有处理在前端完成或经加密通道传输，输出保留原始颗粒感与泛黄基底。
1、访问网址：https://ai.sohu.com/pc/generate/imgToImg?_trans_=030001_jdaizpps2。
2、点击“上传图片”区域，从手机相册或电脑文件夹中选取目标黑白照。
3、在提示框中输入指令：还原这张老照片（注意不可使用“修复”“上色”等关键词，否则可能跳过着色环节）。
4、等待约8–15秒，页面将并列显示原图与AI生成的彩色版本。
5、点击“保存图片”按钮，下载无水印高清结果，支持PNG与JPG双格式。
三、使用轻秒图片转换器
该国产工具内置多版本着色引擎，针对家庭老照片做了专项调优，对民国服饰纹样、旧式校服、木质家具纹理等常见元素具备高识别率，输出色彩过渡柔和，无明显数码感。
1、进入官网，定位至“图片AI”菜单栏，点击“黑白照上色”功能入口。
2、拖拽或点击上传黑白照片，支持单次批量导入最多10张图片。
3、在右侧设置面板中，勾选保留原始胶片颗粒与启用面部细节增强选项。
4、点击“开始上色”，系统将在10秒内完成全部处理，并自动生成左右对比视图。
5、点击每张结果下方的“下载”图标，以PNG格式保存至本地设备。
四、使用Adobe Photoshop Beta神经滤镜
Photoshop 2023及以上版本集成的神经滤镜模块，依托Adobe Sensei AI引擎，在保持图层非破坏性编辑前提下，可对局部区域进行色彩强度微调，适合需控制发色、衣料反光等细节的专业场景。
1、在Photoshop中打开黑白照片，双击背景图层解锁，确保处于可编辑状态。
2、顶部菜单依次点击“滤镜”→“神经滤镜”，唤出神经滤镜工作面板。
3、在左侧功能列表中启用“彩色化”开关，右侧实时预览窗口即显示初步着色效果。
4、拖动“强度”滑块至55%–70%区间，避免皮肤泛青、天空过饱和等失真现象。
5、点击右下角“应用”按钮确认，随后执行“文件”→“导出”→“导出为”，选择PNG格式保存。
五、使用本地Python运行Colourful模型
该方案适用于注重数据隐私、需完全掌控处理流程的用户，所有运算在本地GPU或CPU完成，不依赖外部API，支持自定义色彩映射表与后处理参数。
1、安装Python 3.8+环境，运行命令：pip install torch torchvision numpy opencv-python。
2、克隆开源项目：git clone https://github.com/ryersonimage/colourful.git。
3、将待处理黑白照放入项目根目录下的input/文件夹，文件名仅含英文或数字字符。
4、终端切换至项目目录，执行：python colorize.py --input input/photo.jpg。
5、处理完成后，彩色图像将自动生成于output/文件夹，文件名为photo_colorized.jpg。
