カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、グレースケールイメージ（白黒画像）をDeep learningを用いてリアルタイムに色付けするアプローチを提案した論文を発表しました。
Real-Time User-Guided Image Colorization with Learned Deep Priors（PDF）
本提案では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が用いられており、100万の画像を訓練、白黒画像に対してもっともらしい色分けを提示してくれます。
パレット画面では、ユーザーが白黒画像の任意の部分を選択し、選択するとそのポイントの推奨カラーが10色提示され、どれかを選ぶことでペイントされます。
どれを選択してもいい感じに仕上げてくれ、という作業を任意ポイントを追加しながら進めていくことで、複雑な色合いを組み合わせることを可能にします。
また、こんなイメージカラーにして欲しいという要望にも答えてくれて、例えば鳥を夕焼けカラーにするといった使い方も可能としています。
関連
Microsoft Research等、異なる2枚の画像の特性（色やテクスチャなど）を転送し合成する新手法を論文で公開。画像類推に深層畳み込みニューラルネットワークを使用 | Seamless