港科大MagicColor多实例线稿图着色框架发布

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MagicColor：高效的多实例线稿图着色框架

香港科技大学研发的MagicColor是一个先进的多实例线稿图着色框架，能够快速、精准地为线稿图添加色彩。它采用自监督学习策略和实例引导模块，有效解决了多实例数据不足的难题，并实现了精确的实例级色彩控制。相比传统方法，MagicColor显著提升了着色效率，只需单次前向传播即可完成多实例线稿图的着色，非常适用于动画制作、数字艺术创作等领域。

核心功能：

• 多实例并行处理: 同时处理多个线稿实例的着色任务，为每个实例赋予准确的颜色。
• 自动化着色: 自动将线稿转换为色彩丰富的图像。
• 参考图像驱动: 用户可提供参考图像，MagicColor将根据其色彩和风格进行着色，确保输出图像与参考图像风格一致。
• 精准实例控制: 精确控制每个实例的颜色，即使在复杂场景中也能保持细节和色彩的准确性。
• 边缘细节增强: 着色过程中特别关注图像边缘和高频区域，提升着色精度和视觉效果。

技术原理详解：

MagicColor基于预训练的扩散模型，并结合以下关键技术：

• 两阶段自监督学习: 第一阶段使用单参考图像训练，第二阶段通过数据增强（随机融合、缩放等）生成多实例数据，进一步提升模型的多实例着色能力。
• 实例引导模块: 该模块提取参考图像的实例特征，并与草图特征对齐，实现精准的实例级色彩控制。 它利用DINOv2提取特征并结合ROI对齐技术，确保颜色准确传递。
• 边缘损失与色彩匹配: 引入边缘损失函数，使模型更关注图像边缘和结构细节；同时，色彩匹配技术确保参考图像和目标草图之间像素级对应，实现精准色彩传递。
• 双UNet架构: 采用双UNet架构，一个处理参考图像，另一个生成最终彩色图像，有效融合参考图像的色彩信息和草图的结构信息，生成高质量的着色结果。

项目信息：

• 项目官网: http://yinhan-zhang.github.io/color/
• GitHub仓库: http://github.com/YinHan-Zhang/MagicColor
• arXiv论文: http://arxiv.org/pdf/2503.16948

应用领域：

MagicColor的应用范围广泛，包括：

• 动画制作: 快速着色多角色草图，提高效率，保持风格一致性。
• 数字艺术创作: 快速实现草图色彩化，激发创意，生成多种色彩方案。
• 游戏开发: 快速生成角色和场景的多种色彩版本，提升开发效率。
• 教育与培训: 作为教学工具，帮助学生学习色彩理论和应用。
• 广告与媒体: 快速生成高质量彩色草图，满足广告设计需求，提升视觉吸引力。

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