绘画素材线稿未上色,线稿自动上色

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动漫线稿上色

当我们谈到「上色」时，在人工智能语境里这意味着将线稿的风格转换为彩色漫画风格，其重要之处在于：

1. 让我们直接在纯线稿上生成彩色草图。这意味着艺术家们不必再在线稿上加入高亮或阴影。这一部分非常具有挑战性。近期的 paintschainer 专注于提升阴影部分的表现，我们给出了自己不同的解决方案，我们对新方法的性能非常有信心。

2.「上色」会将线稿风格迁移为彩色图画。图画和上色的线稿图，其中的区别在于阴影和纹理。在高质量的彩色漫画中，女性角色的眼镜应该像星光一样闪耀，脸颊泛红，皮肤细腻，我们尽最大的努力来提升这些部分——而不仅仅专注于填充颜色。

最大贡献

1. 最高准确度

Stylepaints2 的开发者表示其推出的工具有着准确率最高的色彩提示笔，这种被称为「神经提示笔（neural hint pen）」的工具结合了颜色选择器和简单的钢笔工具。艺术家可以选择颜色并在线稿的任何部位加入颜色提示。绝大多数业内最佳的神经网络上色工具都有类似的工具。纵观目前的所有动漫上色工具（Paintschainer Tanpopo、Satsuki、Canna、Deepcolor、AutoPainter（存疑）），Stylepaints2 的笔工具拥有最高的准确度。在最具挑战性的情况下，艺术家甚至能在 1024×2048 分辨率的图画上使用 3×3 的提示笔控制 13×13 区域的颜色。对于更大的区块，3×3 像素点的提示甚至可以控制半张画幅的颜色。这是一个非常具有挑战性的设计，这也意味着该工具是面向专业用途的（与此同时，其他上色方法的提示笔工具更倾向于嘈杂的提示，对于准确性把握不佳）。

2. 最自然的风格

当提到「自然」的时候，我们的意思是在训练过程中不加入任何人工制定的规则，如果你熟悉 pix2pix 或 CycleGAN，你就会明白这些经典方法都会加入一些额外的规则以确保生成图像的高质量。例如，pix2pix（或 HQ）会向学习目标加入一个 l1 损失函数（或一些深度 l1 损失），同时鉴别器接收 [input，training data] 和 [input, fake output] 对。虽然此前的版本中 Stylepaints 使用了这些方法，但新版本中训练是纯粹无监督，且完全无条件的。在训练时，开发者未加入强制神经网络为草图上色的规则，但神经网络自行从输入图片中学习到了上色的方法，这样的过程让鉴别器更加难以识别。最终的学习目标与经典的 DCGAN 完全相同，没有其他任何东西，同时鉴别器也不会收到 pairs。在神经网络非常深的情况下，这种方式非常难以收敛。

3. 最协调的风格

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