漫画师福音!开源AI神器让线稿着色快如闪电!MagicColor:港科大开源多实例线稿着色框架,一键生成动画级彩图

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,视频通用资源包5000点
视觉智能开放平台,图像通用资源包5000点
简介: MagicColor是香港科技大学推出的多实例线稿着色框架,基于扩散模型和自监督训练策略,实现单次前向传播完成多实例精准着色,大幅提升动画制作和数字艺术创作效率。

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🎨 「动画师集体起立鼓掌!港科大开源神器让线稿着色快如闪电」
大家好,我是蚝油菜花。当同行还在逐帧手绘上色时,这个AI已经让线稿自动「穿上」赛博皮肤!

你是否也经历过这些至暗时刻——

  • 👉 给漫画角色上色3小时,甲方突然要改主色调
  • 👉 多人物场景着色时,色彩总是互相渗透污染
  • 👉 想保持动画风格统一,但参考图色彩提取总偏差...

今天要解剖的 MagicColor ,正在重写数字着色规则!这个港科大黑科技:

  • 多实例并行着色:单次处理复杂场景所有元素,速度提升8倍
  • 像素级色彩控制:用DINOv2特征对齐技术,连发丝渐变都不失真
  • 风格迁移大师:仅需1张参考图,就能复刻任何画风

已有动画工作室用它1天做完季度原画,插画师靠它生成百种配色方案——你的数位笔,是时候进化成「AI调色盘」了!

🚀 快速阅读

MagicColor是首个支持多实例并行着色的扩散模型框架。

  1. 功能:实现线稿到彩图的自动转换,支持基于参考图的风格迁移和实例级色彩控制。
  2. 技术:采用双UNet架构和自监督训练策略,结合边缘损失与ROI对齐技术保证着色精度。

MagicColor 是什么

MagicColor

MagicColor 是香港科技大学推出的多实例线稿图着色框架,支持高效地为线稿图添加色彩。基于自监督训练策略和实例引导模块,解决多实例数据不足的问题,实现精准的实例级色彩控制。

与传统方法相比,MagicColor 能在单次前向传播中完成多实例线稿图的着色,大幅提高着色效率。其独特的双UNet架构和边缘增强技术,使得生成结果在保持结构完整性的同时具有丰富的色彩层次。

MagicColor 的主要功能

  • 多实例并行处理:同时为场景中所有元素着色,避免传统方法的逐实例操作
  • 智能风格迁移:根据单张参考图自动提取色彩分布与艺术风格
  • 像素级色彩控制:通过ROI对齐技术确保每个实例的色彩独立性和准确性
  • 边缘增强着色:采用高频感知损失函数保留线稿细节结构
  • 批量生成支持:单次处理多张线稿,适合动画序列帧着色

MagicColor 的技术原理

  • 扩散模型基础:基于Latent Diffusion Model构建,利用其强大的生成能力保持语义一致性
  • 两阶段训练策略:第一阶段用单实例数据预训练,第二阶段通过数据增强生成多实例训练集
  • 实例特征对齐:采用DINOv2提取参考图特征,通过ROI Pooling实现实例级匹配
  • 双UNet架构:参考图像处理UNet与生成UNet协同工作,分离色彩提取与合成过程
  • 混合损失函数:结合边缘感知损失、色彩直方图匹配损失和感知损失优化生成质量

如何运行 MagicColor

环境配置

conda create -n MagicColor python=3.8
pip install -r requirements.txt
AI 代码解读

代码获取

git clone https://github.com/YinHan-Zhang/MagicColor.git
cd MagicColor
AI 代码解读

自动标注工具安装

git clone https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything.git
mv automatic_label.py Grounded-Segment-Anything/
cd Grounded-Segment-Anything
mkdir ckpt
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模型训练

cd scripts
bash multi_ref_train.sh
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推理演示

cd inference
python gradio_app.py
AI 代码解读

资源


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