要实现实时上色，可以使用深度学习技术中的图像分割算法，将图像中的不同区域分割出来，然后对每个区域进行上色。具体操作步骤如下
1. 收集训练数据，包括带有标注的图像和对应的颜色标签。
2. 使用深度学习模型进行训练，训练出一个能够对图像进行分割和上色的模型。
3. 在实时应用中，将输入的图像输入到模型中，得到分割后的图像。
4. 对每个分割区域进行上色，可以使用预定义的颜色标签或者根据用户选择的颜色进行上色。
5. 将上色后的图像输出给用户。
以上就是实现实时上色的基本步骤，具体实现还需要根据具体应用场景进行调整和优化。
