给黑白老照片上色

不会。整页唯一要下载的东西是模型文件本身（约 129 MB，只下一次）。解码、上色、保存全在这个标签页里完成。不信可以打开开发者工具看网络面板，或者等模型下载完之后直接断网，照样能接着处理。

不是，是猜的。模型从训练集里学到「这种东西通常是什么颜色」。皮肤、天空、树木草地、木头这几类多半像那么回事；油漆、布料的染色、汽车、旗帜、招牌，从一张灰度底片上根本无从判断，模型只会给一个说得过去的颜色，不是真实的颜色。如果你要的是某件军装或某条裙子的确切颜色，请把这里的输出当底稿，再手动改。

没有水印，不用注册，不排队。免费档一次 3 张、单张不超过 1200 万像素、20 MB，想跑多少次跑多少次——算力是你自己的，我们没有什么可限量的。

因为模型只负责颜色。它看的是缩到 512 × 512 的版本，交回来的是 CIE-Lab 的两个色度通道；亮度那一路直接取你原文件的全分辨率数据，全程没动过。人眼对颜色边缘的模糊极不敏感，对明暗边缘却很敏感——这个分工正好卡在这个特性上，所以扫描件放大了看依然是原来的锐度。

这一页不行。逐帧上色的帧与帧之间没有记忆，颜色会一直闪，看着比原来的黑白还难受。要做对得有时间一致性，这个模型没有这个能力。

那几家要把照片传到他们服务器上，然后按量计费：MyHeritage 免费上色几张之后就要订阅，免费出的图带标记；Palette 免费档压分辨率、加水印。这一页你放进去多大就还你多大，不加任何标记，因为算的是你自己的机器。他们强在模型更大、还有人工调过的风格滤镜——碰上难处理的人像，效果可能仍然比这里好。

这个模型已公开的 ONNX 导出踩到了 ONNX Runtime WebGPU 后端的一个坑：解码器里残留的 spectral-norm 计算被交给了一个处理不了它的 GPU 算子，一跑就报错。与其给你弹个错误，这一页干脆把它固定在 CPU 上——所有机器都能跑对，新款 Mac 上一张照片六秒左右。换成 float32 重新导出就没这个问题，实测 0.2 秒以内；等那份导出公开了我们就切过去。