要提高 AI 照片上色的效率，可以从选择合适的算法和工具、优化模型参数、做好预处理等多个方面入手，具体方法如下：
选择高效的算法和工具：不同的 AI 上色算法和工具在效率和效果上有差异。例如，生成对抗网络（GAN）中的 DeOldify 算法，上色稳定性佳、能消除噪点，对于一些常规场景的照片上色效率较高；基于深度学习的语义分割上色算法，如 Stable Diffusion，在处理复杂场景时，若能准确进行语义分割，上色效率和效果也较好。此外，像 Palette.fm、Colourise.sg 等工具，操作简便，能快速给出上色结果，对于一些简单场景的照片上色效率很高。
优化模型参数：根据照片内容和算法特性调整参数。如果是人物照片，使用基于 GAN 的算法工具时，可适当提高生成器对人物肤色、毛发等细节的关注度参数；对于 CNN 算法工具，可增强面部特征区域的颜色对比度参数。在使用 GAN 算法训练时，若生成器生成的颜色过于鲜艳夸张，可降低生成器的学习率参数；若判别器过于严格，导致生成器难以生成合理颜色，可适当降低判别器的判别阈值参数。
做好照片预处理：在进行黑白照片上色之前，对原始图像进行预处理可以减少噪声和增强细节，从而提高上色效率。可以使用传统图像处理方法，如高斯滤波、中值滤波去除噪声，通过深度学习模型修复破损区域，还可以应用 Canny 边缘检测或 Sobel 算子增强图像中的关键细节，利用超分辨率重建技术提高低分辨率老照片的质量。
利用硬件加速：使用高性能的显卡可以显著提高 AI 照片上色的速度。例如，beterpic 基于先进的 FLUX.1 - Kontext 模型与 Nunchaku 量化技术构建，支持 50 系显卡，最低 8G 英伟达显卡即可运行，安装好显卡能支持的最高 cuda 版本，可实现高效的图像编辑，包括黑白图上色。
采用多实例并行处理：如港科大开源的 MagicColor，是首个支持多实例并行着色的扩散模型框架，能在单次前向传播中完成多实例线稿图的着色，避免传统方法的逐实例操作，大幅提高着色效率，适合动画序列帧等复杂场景的上色。