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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。
截图
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。
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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。
流量来源
| 直接访问 | 31.16% | 外链引荐 | 53.72% | 邮件 | 0.15% |
| 自然搜索 | 4.77% | 社交媒体 | 9.75% | 展示广告 | 0.39% |
最新流量情况
月访问量
2873
平均访问时长
1.10
每次访问页数
1.26
跳出率
45.58%
总流量趋势图
地理流量分布情况
越南
40.74%
美国
26.83%
俄罗斯
22.05%
法国
5.50%
巴西
4.87%
地理流量分布全球图
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