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其实这种网络很容易实现, 你只需要灰色的训练图片, 和彩色的groundtruth即可.

至于网络如何构建, 可以参考分割网络的实现. 也就说, 网络直接输出一张(3, 256, 256)的张量. 我之前在博客里面有实现过一个训练单张图片的, 其实那是一个最简单的版本, 试想一下, 一张图片的输入输出与一个batch并没有本质的区别.

过段时间我会更新一个更加前沿的encoder-decoder架构的灰色变彩色AI并开源到MANAAI, 欢迎持续关注
Error about tensorflow_novelist
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谢邀。

已经不玩NLP许久了，说到文本生成，我目前还只停留在RNN层次，但现在各种transform结构，BERT等不绝于耳，似乎NLP领域已经迎来了全新的产业革新。
关于文本生成，由其是长文本生成，可以尝试一下最新的transform， BERT等体系架构或者与训练模型，结合GAN来尝试。
欢迎继续来社区交流看法与新的发现！

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