ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีความต้องการเทคโนโลยีการประมวลผลภาพอัตโนมัติในสาขาศิลปะดิจิทัลเพิ่มมากขึ้น ทีมวิจัยของมหาวิทยาลัย Tsinghua และ Tencent ARC Laboratory เสนอโมเดลใหม่ที่เรียกว่า ColorFlow เพื่อแก้ปัญหาการใส่ลำดับภาพขาวดำ แบบจำลองนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่ยากลำบากในการปรับสีลำดับภาพขาวดำ ในขณะเดียวกันก็รักษาความสอดคล้องของเอกลักษณ์ของตัวละครและวัตถุ ซึ่งมีผลกระทบเชิงปฏิบัติที่สำคัญสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การ์ตูนและแอนิเมชั่น โมเดล ColorFlow ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพของสีเท่านั้น แต่ยังช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างสีที่ซับซ้อน ซึ่งนำความเป็นไปได้ใหม่ๆ มาสู่การสร้างสรรค์งานศิลปะดิจิทัล
ด้วยการพัฒนาของศิลปะดิจิทัล เทคโนโลยีการประมวลผลภาพอัตโนมัติดึงดูดความสนใจเพิ่มมากขึ้น เมื่อเร็วๆ นี้ ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Tsinghua และ Tencent ARC Laboratory ได้เสนอแบบจำลองการระบายสีลำดับภาพใหม่ที่เรียกว่า ColorFlow โมเดลนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหาในการรักษาเอกลักษณ์ของตัวละครและวัตถุในขณะที่ให้สีลำดับภาพขาวดำ ตอบสนองความต้องการในทางปฏิบัติของอุตสาหกรรม เช่น การ์ตูนและแอนิเมชั่น
ColorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแบบกระจายสามขั้นตอนที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงบริบทเพื่อสร้างสีสำหรับลำดับภาพขาวดำจากกลุ่มภาพอ้างอิงอย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถระบายสีสีผมและเสื้อผ้าของตัวละครได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้มั่นใจได้ว่าสีจะสอดคล้องกับรูปภาพอ้างอิง ต่างจากเทคโนโลยีก่อนหน้านี้ที่ต้องมีการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับแต่ละบทบาท ColorFlow ทำให้กระบวนการสร้างสีง่ายขึ้นผ่านไปป์ไลน์สีที่ปรับปรุงการค้นหาที่เป็นนวัตกรรมพร้อมความสามารถในการวางนัยทั่วไปที่แข็งแกร่ง
แบบจำลองนี้ได้รับการออกแบบโดยมี 2 สาขาหลัก ได้แก่ สาขาหนึ่งสำหรับการแยกเอกลักษณ์ของสี และอีกสาขาหนึ่งสำหรับกระบวนการลงสีจริง การออกแบบแบบสองสาขานี้ใช้ประโยชน์จากโมเดลการแพร่กระจายอย่างเต็มที่ และสามารถบรรลุการเรียนรู้บริบทที่มีประสิทธิภาพและการจับคู่สีประจำตัวผ่านกลไกการเอาใจใส่ตนเอง เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของ ColorFlow ทีมวิจัยยังได้เปิดตัว ColorFlow-Bench ซึ่งเป็นการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานที่ครอบคลุมสำหรับงานระบายสีตามรูปภาพอ้างอิงโดยเฉพาะ
ในการทดลองเปรียบเทียบ ColorFlow เหนือกว่าโมเดลขั้นสูงที่มีอยู่ในตัวบ่งชี้หลายตัว แสดงให้เห็นถึงคุณภาพด้านสุนทรียภาพที่สูงขึ้น และสร้างสีที่ใกล้เคียงกับภาพต้นฉบับมากขึ้น ทีมวิจัยได้สาธิตผลกระทบของการใช้ ColorFlow ในสถานการณ์ศิลปะต่างๆ รวมถึงการ์ตูนขาวดำ ลายเส้น ภาพถ่ายในโลกแห่งความเป็นจริง และสตอรี่บอร์ดของการ์ตูน และได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ
การเปิดตัว ColorFlow ไม่เพียงแต่สร้างมาตรฐานใหม่สำหรับเทคโนโลยีการระบายสีอัตโนมัติของลำดับภาพเท่านั้น แต่ยังให้การสนับสนุนอย่างมากสำหรับการพัฒนาอุตสาหกรรมศิลปะต่อไปอีกด้วย ทีมวิจัยหวังว่าเทคโนโลยีนี้จะได้รับการส่งเสริมอย่างกว้างขวางมากขึ้นในการใช้งานจริงและส่งเสริมนวัตกรรมและความก้าวหน้าในการสร้างสรรค์งานศิลปะดิจิทัล
ทางเข้าโครงการ: https://zhuang2002.github.io/ColorFlow/
ไฮไลท์:
ColorFlow เป็นนวัตกรรมโมเดลการระบายสีลำดับภาพขาวดำที่รักษาความสม่ำเสมอของเอกลักษณ์ของตัวละคร
รุ่นนี้ใช้การออกแบบแบบสองสาขา ซึ่งใช้สำหรับการแยกเอกลักษณ์ของสีและการลงสีจริงตามลำดับ เพื่อปรับปรุงเอฟเฟกต์และประสิทธิภาพของการลงสี
ColorFlow เหนือกว่าโมเดลล้ำสมัยที่มีอยู่ในหลายเมตริก แสดงให้เห็นถึงคุณภาพด้านสุนทรียภาพและการใช้งานจริงที่สูงขึ้น
การเกิดขึ้นของโมเดล ColorFlow ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญของเทคโนโลยีการระบายสีอัตโนมัติสำหรับลำดับภาพ ความสามารถในการระบายสีที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำและความสามารถในการวางนัยทั่วไปที่แข็งแกร่งนั้น ให้การสนับสนุนทางเทคนิคที่แข็งแกร่งสำหรับแอนิเมชั่น การ์ตูน และอุตสาหกรรมอื่นๆ คาดว่าจะนำไปใช้ในสาขาอื่นๆ มากขึ้นในอนาคต และส่งเสริมการพัฒนาอย่างแข็งแกร่งของการสร้างสรรค์งานศิลปะดิจิทัล