近年来，数字艺术领域对自动化图像处理技术的需求日益增长。清华大学和腾讯ARC实验室的研究团队针对黑白图像序列上色问题，提出了一种名为ColorFlow的新型模型。该模型旨在解决在为黑白图像序列上色的同时保持角色和物体身份一致性的难题，这对于漫画、动画等行业具有重要的实际意义。ColorFlow模型不仅提高了上色效率和质量，还简化了复杂的色彩生成过程，为数字艺术创作带来了新的可能性。
随着数字艺术的发展，自动化的图像处理技术日益受到关注。近日，来自清华大学与腾讯 ARC 实验室的研究团队提出了一种名为 ColorFlow 的新型图像序列上色模型。这一模型旨在解决在黑白图像序列上色的同时，保持角色和物体身份一致性的问题，满足漫画和动画等行业的实际需求。
ColorFlow 是一个三阶段的扩散基础框架，它充分利用上下文信息，通过参考图像池为黑白图像序列准确生成颜色。例如，该模型能够有效地为角色的发色和服装上色，确保与参考图像的色彩一致性。与以往需要针对每个角色进行微调的技术不同，ColorFlow 通过一种创新的、具备强大泛化能力的检索增强上色管道，简化了色彩生成的过程。
该模型的设计中包含两个主要分支:一个分支用于提取色彩身份，另一个分支则负责实际的上色过程。这种双分支设计充分利用了扩散模型的优势，能够通过自注意力机制实现强大的上下文学习和色彩身份匹配。为了验证 ColorFlow 的有效性，研究团队还推出了 ColorFlow-Bench，这是一项专门针对基于参考图像的上色任务的综合基准测试。
在对比实验中，ColorFlow 在多项指标上超越了现有的先进模型，展现了更高的美学质量，其生成的颜色更贴近原始图像。研究团队展示了 ColorFlow 在不同艺术场景中的应用效果，包括黑白漫画、线条艺术、真实世界照片及卡通故事板等，均取得了令人满意的成果。
ColorFlow 的推出不仅为图像序列的自动上色技术树立了新的标杆，也为艺术产业的进一步发展提供了有力支持。研究团队希望这一技术能够在实际应用中实现更广泛的推广，推动数字艺术创作的创新与进步。
项目入口:https://zhuang2002.github.io/ColorFlow/
划重点:
ColorFlow 是一个创新的黑白图像序列上色模型，能够保持角色身份一致性。
该模型采用双分支设计，分别用于色彩身份提取和实际上色，提升了上色的效果和效率。
ColorFlow 在多项指标上超越了现有的先进模型，展现出更高的美学质量和实用性。
ColorFlow模型的出现，标志着图像序列自动上色技术取得了显著进展。其高效、精准的上色能力以及强大的泛化能力，为动画、漫画等行业提供了强有力的技术支持，未来有望在更多领域得到应用，推动数字艺术创作的蓬勃发展。