近年來，數位藝術領域對自動化影像處理技術的需求日益增長。清華大學和騰訊ARC實驗室的研究團隊針對黑白影像序列上色問題，提出了名為ColorFlow的新型模型。該模型旨在解決在為黑白圖像序列上色的同時保持角色和物體身份一致性的難題，這對於漫畫、動畫等行業具有重要的實際意義。 ColorFlow模型不僅提高了上色效率和質量，還簡化了複雜的色彩生成過程，為數位藝術創作帶來了新的可能性。
隨著數位藝術的發展，自動化的影像處理技術日益受到關注。近日，來自清華大學與騰訊ARC 實驗室的研究團隊提出了一種名為ColorFlow 的新型影像序列著色模型。這個模型旨在解決在黑白影像序列上色的同時，保持角色和物體身份一致性的問題，滿足漫畫和動畫等行業的實際需求。
ColorFlow 是一個三階段的擴散基礎框架，它充分利用上下文訊息，透過參考影像池為黑白影像序列準確生成顏色。例如，該模型能夠有效地為角色的髮色和服裝上色，確保與參考影像的色彩一致性。與以往需要針對每個角色進行微調的技術不同，ColorFlow 透過一種創新的、具備強大泛化能力的檢索來增強上色管道，簡化了色彩生成的過程。
此模型的設計包含兩個主要分支:一個分支用於提取色彩身份，另一個分支則負責實際的上色過程。這種雙分支設計充分利用了擴散模型的優勢，能夠透過自註意力機制實現強大的上下文學習和色彩身份匹配。為了驗證ColorFlow 的有效性，研究團隊也推出了ColorFlow-Bench，這是一項專門針對基於參考影像的上色任務的綜合基準測試。
在對比實驗中，ColorFlow 在多項指標上超越了現有的先進模型，展現了更高的美學質量，其生成的顏色更貼近原始影像。研究團隊展示了ColorFlow 在不同藝術場景中的應用效果，包括黑白漫畫、線條藝術、真實世界照片及卡通故事板等，都取得了令人滿意的成果。
ColorFlow 的推出不僅為影像序列的自動上色技術樹立了新的標桿，也為藝術產業的進一步發展提供了有力支持。研究團隊希望這項技術能夠在實際應用中實現更廣泛的推廣，推動數位藝術創作的創新與進步。
專案入口:https://zhuang2002.github.io/ColorFlow/
劃重點:
ColorFlow 是一個創新的黑白影像序列著色模型，能夠保持角色認同一致性。
模型採用雙分支設計，分別用於色彩身分提取和實際上色，提升了上色的效果和效率。
ColorFlow 在多個指標上超越了現有的先進模型，展現出更高的美學品質和實用性。
ColorFlow模型的出現，標誌著影像序列自動上色技術取得了顯著進展。其高效、精準的上色能力以及強大的泛化能力，為動畫、漫畫等行業提供了強有力的技術支持，未來有望在更多領域得到應用，推動數位藝術創作的蓬勃發展。