Palette

工具簡介

Palette.fm是由Palette SAS所運營的AI照片上色服務，主要用於將黑白或灰階照片轉換為彩色圖像。它提供網頁工具、濾鏡、文字調整功能以及開發者介面，非常適合用於個人舊照片的處理、歷史檔案的整理，以及各種內容的製作流程。

AI上色是在缺乏真實色彩記錄時生成合理猜測，並不能還原現場的確定顏色。歷史、司法或科研用途應把結果標註為數字上色版本。

主要功能

自動上色與濾鏡

用戶上傳圖片後，可在 21 種以上的標準濾鏡中比較結果，也能用文字關鍵字進一步調整人物、服裝、環境和光線顏色。

• 免費預覽可反複嘗試不同濾鏡與描述。
• 支援自動色彩校正、白平衡、色溫和飽和度等基礎參數。
• 可使用參考圖引導配色，幫助同一組照片保持更接近的視覺風格。
• 創意濾鏡更鮮豔，但穩定性可能低於保守濾鏡。

高畫質下載與批量處理

消費版付費積分用於下載無水印的高解析度圖像，目前網頁端最高的解析度為 5000×5000 像素。而開發者介面則根據 SD、Full-HD 和 4K 等不同的解析度需求，消耗不同的積分。

• 網頁端可一次上傳多張照片，並管理常用濾鏡。
• API 支援腳本化批量上色，適合檔案或圖片產品。
• 單張 API 圖片檔案的上限為 10MB，支援多種常見與專業格式。

影片上色

Palette 提供了獨立的影片 API，能夠處理 SD、Full-HD 與 4K 的影片畫面，但官方文件仍將其標示為測試版。

• 影片是按幀計費，而非依單個完整的影片檔案固定收費。
• 算法並非專門為跨框架一致性設計，快速運動或鏡頭切換可能出現顏色閃爍。
• 可將上一幀作為參考並保持相同提示詞，以改善短場景的一致性。

使用教學

1. 打開 Palette.fm 網頁工具，上傳黑白照片或從範例開始體驗。
2. 等待自動上色後，在標準濾鏡中比較人物膚色、天空、服裝和背景細節。
3. 點擊調整功能，用簡短關鍵詞說明希望保留或修改的顏色。
4. 放大檢查邊緣、手部、面部與物體區分，必要時更換濾鏡或參考圖重新生成。
5. 免費用戶可下載帶標誌的低解析度預覽，付費用戶可使用積分下載無水印的高清結果。
6. 批量或影片任務應先以少量樣本測試參數，再透過 API 擴大處理規模。

適合哪些用戶

• 希望為家族相冊、紀念照和舊肖像添加自然色彩的個人用戶。
• 需要快速製作歷史內容、紀錄片素材或社交媒體圖片的創作者。
• 需要處理大量數字檔案，且必須依靠自動化工作流程的博物館、媒體或影像團隊。
• 希望將照片上色功能加入應用、雲端儲存或編輯器的開發者。
• 需要先生成底稿再由專業人員精修的照片修復與上色從業者。

網頁端價格

網頁端每使用一張無水印的高解析度上色圖片，就會消耗一個積分。目前提供免費、年度訂閱以及一次性的購買選項。頁面上還有其他照片數量的選項，但公開抓取時只會顯示當前所選檔位的具體價格。

訂閱積分可自動刷新，未用額度最多可結轉至月度套餐量的五倍，取消後剩餘積分的有效性以帳戶規則為準。一次性購買另有其他數量選項，具體價格應在結算頁面切換後確認。

圖片API價格

API的價格與個人網頁積分並非採用相同的計費方式，該接口已遷移至RapidAPI。文件中列出了以下的圖片處理方案，但其價格表並未明確標示是按月支付還是其他支付週期，購買前應在平台上確認。

水印 SD、普通 SD、Full-HD 和 4K 圖片分別消耗 1、10、15 和 20 個 API 積分，提示詞接口調用也會消耗積分。網頁端“一圖一積分”的說法不能直接用於估算 API 成本。

影片API價格

影片費用是根據幀數與解析度來估算的，剪輯時的幀率以及實際處理量都會影響最終的費用。由於影片相關功能仍處在測試階段，正式項目應先驗證其連續性、處理效率以及失敗後的重試功能。

產品優勢

• 專注於黑白照片上色，操作路徑比通用圖像生成器更簡單。
• 濾鏡、文字提示和參考圖提供從一鍵結果到人工引導的多層控制。
• 既有個人網頁工具，也有圖片和影片 API，可覆蓋少量與大批量任務。
• 條款確認用戶保留生成圖片和影片的所有權，並允許用於商業用途。

使用限制與注意事項

• 生成的顏色可能與真實歷史顏色不符，尤其是制服、旗幟、文物和品牌物件。
• 低品質、模糊、損壞或嚴重過曝的照片，會降低人物邊界與細節的辨識品質。
• 不同濾鏡與提示可能改變膚色和文化語境，公開傳播前應進行人工審閱。
• 影片演算法無法保證時間一致性，逐幀的色彩變化可能需要後期校正。
• 在上傳他人的肖像、檔案或受版權保護的圖片之前，應確認隱私權、肖像權以及使用授權。
• 首次購買且處理的圖片數量少於 50 張的使用者，可在 14 天內申請退款，其他購買情形通常不予退款。

平台、語言與格式

API、SDK與開源情況

Palette 提供圖片與影片的 API 文件、Python 範例以及批次處理教學，但目前的接口是由 RapidAPI 所維護的。官方並未公開可供獨立使用的 SDK 套件，開發者可依照 API 文件自行封裝相關功能。

資料庫中所列的 GitHub 專案，是創始人 Emil Wallner 所撰寫的、用於教學如何為早期黑白照片上色的程式碼，且採用 MIT 授權協議。該儲存庫會引導使用者前往 Palette API 以取得最新技術，因此不能以此認定 Palette.fm 的商業模式、託管服務或產生算法是開源的。

隱私與內容權利

隱私政策指出，上傳的檔案會被妥善處理，且在回傳結果後不久即被刪除；除非使用者明確將其內容作為回饋提交，否則不會公開、分享或用於其他目的。平台仍會保存不含檔案的使用統計資料，以及必要的帳戶與付款記錄。

使用者擁有所產生的圖片和影片的版權，可將其用於商業用途，但必須確保原始內容合法，且不會侵犯第三方的權利。對於那些敏感的家庭照片或未公開的檔案，則應先評估在雲端處理時可能存在的風險。

常見問題

Palette.fm 可以免費使用嗎？

可免費生成帶有標誌的預覽圖，尺寸最高為 500×500，且還可獲得一次無水印的高清版本試用機會。若要下載沒有水印的高清圖像，則需要訂閱或購買點數。

AI上色能還原真實顏色嗎？

無法保證。模型根據圖像結構和學習到的模式來推斷顏色，缺乏歷史記錄時只能產生視覺上合理的版本。

Palette.fm 是開源工具嗎？

目前的商業服務與生產模型並非已確認的開源產品。雖然早期的教學程式庫採用 MIT 授權，但應與現行的託管引擎區分開來。