ล่าสุด เครื่องมือระบายสีการวาดเส้น AI ที่เรียกว่า MangaNinja ได้ก่อให้เกิดการถกเถียงกันอย่างดุเดือด โดยสามารถระบายสีภาพวาดเส้นตามรูปภาพอ้างอิงได้โดยอัตโนมัติ และให้การควบคุมรายละเอียดที่แม่นยำ เทคโนโลยีที่ก้าวล้ำนี้ใช้โมเดลการแพร่กระจายและปรับปรุงความแม่นยำของสีและประสบการณ์การโต้ตอบอย่างมากผ่านโมดูลการจัดเรียงแพตช์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่และแผนการควบคุมที่ขับเคลื่อนด้วยจุด ผู้ใช้สามารถทำการจับคู่สีแบบละเอียดได้อย่างง่ายดายและให้เอฟเฟกต์การระบายสีคุณภาพสูงแม้ในฉากที่ซับซ้อน เช่น สถานการณ์ที่ท่าทางของตัวละครแตกต่างกันมากหรือรายละเอียดหายไป
เมื่อเร็ว ๆ นี้ วิธีการระบายสีการวาดเส้นที่เรียกว่า MangaNinja ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวาง เพียงป้อนการวาดเส้นและรูปภาพอ้างอิง คุณก็จะสามารถระบายสีการวาดเส้นเป้าหมายตามรูปภาพอ้างอิงได้ เทคโนโลยีนี้ใช้โมเดลการแพร่กระจายและมุ่งเน้นไปที่การระบายสีด้วยการวาดเส้นตามรูปภาพอ้างอิง ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำและการควบคุมการระบายสีแบบโต้ตอบได้อย่างมาก
ทีมวิจัยทำให้มั่นใจในการถ่ายทอดรายละเอียดของตัวละครได้อย่างแม่นยำผ่านการออกแบบที่เป็นนวัตกรรมใหม่สองแบบ ขั้นแรก พวกเขาแนะนำโมดูลการจัดเรียงแพตช์ใหม่เพื่ออำนวยความสะดวกในการเรียนรู้การติดต่อระหว่างรูปภาพสีอ้างอิงและการวาดเส้นเป้าหมาย ประการที่สอง ใช้แผนการควบคุมแบบจุด ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถจับคู่สีได้อย่างละเอียด
ในการทดลอง นักวิจัยได้สร้างชุดข้อมูลเบนช์มาร์กที่รวบรวมด้วยตนเอง และเปรียบเทียบกับวิธีการกำหนดสีที่มีอยู่ ผลการวิจัยพบว่า MangaNinja มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีอื่นๆ ในด้านความแม่นยำของสีและสร้างคุณภาพของภาพอย่างมีนัยสำคัญ คุณลักษณะที่สำคัญของวิธีนี้คือไม่ต้องอาศัยคำแนะนำแบบจุดในการสร้างผลลัพธ์และยังคงให้เอฟเฟ็กต์การระบายสีคุณภาพสูง
MangaNinja แสดงให้เห็นถึงจุดแข็งที่เป็นเอกลักษณ์ในการจัดการกับสถานการณ์ที่ท้าทาย ตัวอย่างเช่น เมื่อต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในท่าทางของตัวละครหรือการขาดรายละเอียด การแนะนำประเด็นสามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ การแนะนำจุดยังมีประสิทธิภาพในการป้องกันความสับสนของสีเมื่อมีวัตถุหลายชิ้นเข้ามาเกี่ยวข้อง นอกจากนี้ ผู้ใช้สามารถใส่สีรูปภาพอ้างอิงได้หลายภาพโดยการเลือกพื้นที่เฉพาะของรูปภาพอ้างอิงหลายภาพ ดังนั้นจึงให้คำแนะนำสำหรับแต่ละองค์ประกอบในการวาดเส้น และแก้ไขข้อขัดแย้งระหว่างองค์ประกอบภาพที่คล้ายกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เทคโนโลยีนี้ยังช่วยให้การจับคู่สีเชิงความหมายและการควบคุมอย่างละเอียดเมื่อใช้รูปภาพอ้างอิงที่แตกต่างกัน นักวิจัยเชื่อว่าวิธีการระบายสีแบบโต้ตอบนี้สามารถช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาแรงบันดาลใจในระหว่างกระบวนการระบายสี และมอบความเป็นไปได้ที่สร้างสรรค์มากขึ้น
โครงการ: https://johanan528.github.io/ MangaNinjia/
github:https://github.com/ali-vilab/ MangaNinjia
ไฮไลท์:
MangaNinja เป็นวิธีการวาดเส้นโดยใช้รูปภาพอ้างอิง โดยมีความสามารถในการจับคู่อย่างแม่นยำและควบคุมอย่างพิถีพิถัน
ด้วยโมดูลการจัดเรียงแพตช์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่และแผนการควบคุมแบบจุด MangaNinja ปรับปรุงความแม่นยำของสีและคุณภาพของภาพได้อย่างมาก
เทคโนโลยีนี้สามารถจัดการกับความท้าทายในการระบายสีที่หลากหลาย รวมถึงท่าทางที่รุนแรงและการประสานกันของภาพอ้างอิงหลายภาพ ทำให้เกิดประสบการณ์การระบายสีเชิงโต้ตอบคุณภาพสูง
การเกิดขึ้นของ MangaNinja มอบความสะดวกสบายและความแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับการระบายสีลายเส้น ทำให้ศิลปินและนักออกแบบมีเครื่องมือสร้างสรรค์อันทรงพลัง ลักษณะโอเพ่นซอร์สของมันยังเป็นรากฐานที่ดีสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีในอนาคตต่อไป เราหวังว่า MangaNinja จะนำเสนอความประหลาดใจอีกมากมายในอนาคต!