

Manganinja
简介 :
MangaNinja 是一种参考引导的线稿上色方法,它通过独特的设计确保精确的人物细节转录,包括用于促进参考彩色图像和目标线稿之间对应学习的块洗牌模块,以及用于实现细粒度颜色匹配的点驱动控制方案。该模型在自收集的基准测试中表现出色,超越了当前解决方案的精确上色能力。此外,其交互式点控制在处理复杂情况(如极端姿势和阴影)、跨角色上色、多参考协调等方面展现出巨大潜力,这些是现有算法难以实现的。MangaNinja 由来自香港大学、香港科技大学、通义实验室和蚂蚁集团的研究人员共同开发,相关论文已发表在 arXiv 上,代码也已开源。
需求人群 :
MangaNinja 主要面向漫画创作者、插画师和设计师等需要对线稿进行上色的专业人士。它能够帮助他们快速、准确地完成上色工作,提高创作效率,同时在处理复杂场景和细节时提供更精细的控制,激发新的创作灵感。
使用场景
漫画创作者可以使用 MangaNinja 快速为新绘制的线稿上色,节省大量时间。
插画师在处理复杂的人物姿势和光影效果时,通过点控制实现精确的颜色匹配。
设计师利用多参考协调功能,从多个参考图像中提取颜色,完成独特的设计作品。
产品特色
参考引导的线稿上色:通过参考图像为线稿提供上色指导,实现精确的颜色匹配。
块洗牌模块:促进参考彩色图像和目标线稿之间的对应学习,增强模型的自动匹配能力。
点驱动控制方案:实现细粒度的颜色匹配,用户可以通过点控制来精确调整颜色。
交互式点控制:在处理复杂情况时,如极端姿势、阴影、跨角色上色等,提供更精细的控制。
多参考协调:允许用户从多个参考图像中选择特定区域的颜色,有效解决视觉元素之间的冲突。
自收集基准测试:通过大量数据验证模型的优越性,确保在实际应用中的可靠性和准确性。
使用教程
1. 访问 MangaNinja 的项目页面,下载相关代码和模型。
2. 准备参考图像和需要上色的线稿。
3. 将参考图像和线稿输入到模型中,模型会自动进行颜色匹配。
4. 使用点驱动控制方案,通过点控制来精确调整颜色,实现细粒度的上色效果。
5. 对于复杂的场景,如极端姿势或多个参考图像,利用交互式点控制进行调整,确保颜色的准确性和协调性。
6. 完成上色后,导出最终的彩色图像,用于后续的创作或设计工作。
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