夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 给喜欢(🚖)的动漫形象建个了收藏夹,里面收集她的各种图片……懂,谁没几个喜欢的动漫萌妹呢。 一些手绘线稿也很可爱,但黑白配色总会略显单调。 △ 请记(🎊)住这张线稿 半年前线稿上色AI style2paints的破壳曾让自动上色火了一阵。好消息是,昨天,升级版本style2paints 2.0也问(🗓)世了! Demo也一并放出,用户可以随意试玩~ △ Demo界面 据作者说(📱),style2paints 2.0比一代效果(😌)更(💼)好,而且模型的训练过程是无监督的。 只需线稿一张,轻点一下,就能给(🔷)你珍藏的心爱萌妹上个色。 △ 上面线(🍅)稿的转换效(🎐)果 赞赞的!不仅如此,换一张其他的彩色参考图,也能将线(👸)稿转化成另一种颜色风格。 比如我们输入下面这张(⏩)参考图: 上面那张示例图就变成了下面的效果—— 还(🖌)可以从参考图中选取颜色,然后用笔在线稿的某个区域上点一下(❇),AI就会按你的提示去重新填(🎷)充—— 支持微调的(🌼)线稿上(😏)色软件不止一家(🌀),不(📯)过作者介绍说,和同类软件相比,style2paints的“提示笔”是最精确的,用户可以用(👊)3×3的笔迹,在1024×2048的画面上,控制13×13的区域。 为了确(🧥)保最终画作颜色协调,style2paints还玩了一点小心机:用户(🥫)不能自己输入颜色,只能从参考图上选。 △ 使用教程 玩得尽兴之后,你可能会说,风格迁移嘛,我们见得多了~ 但是,把黑白照片变成彩色照片,和把没有阴影高光的线稿(🕖)变成彩色图画难度不同。 这种由纯线条(🏙)构成的草(🐖)图不包(👜)含图案的明暗和纹理。也就是说,AI需要自动脑补出这些信息。 何况style2paints作者对线稿上色的期望,实在是比较高,并不是在线条之间填一些颜色就完事了: 在一幅好漫画里(💓),妹纸的眼睛要像星系一样闪亮,脸颊要弥漫着(🏺)红晕,皮肤要精致迷人。 △ 大概是这个效果吧 这怎么做得到! style2paints 2.0目前还没有相关论文放出,只有代码可供参考。不过,今年6月问世的第一版其实效果还可以,实现了基于语义信息迁移的(🏉)颜色提示,让上色效果更加(📇)和(🍻)谐。 具体的原理可以看当时的论文Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary Classifier GAN ,来自苏州大学的三位作者Lvmin Zhang, Yi Ji, Xin Lin介绍了怎样将集合的剩余U-Net样式应用到灰度(🛴)图中,并借助分类器生(🌮)成的对抗网络(AC-GAN)自动为图像上色。生成过程迅速,效果尚好。 论文地址: https://arxiv.org/abs/1706.03319 style2paints第一版推出之后非常火,量子位的不少朋友都上手(🀄)玩过。 不过,他们的主要竞品paintschainer不停迭代,后来,上色的效果渐渐超越了style2paints 1.0,于是,作者们也坐不住了,开始研究新方法,更新了一版出(📶)来。 那么,2.0和(👁)1.0有什么不(🐠)一样吗? 巧了,国外的网友也很关(🚧)心。作者在Reddit上回答说,和上一版相比,style2paints 2.0大部分训练都(🥅)是纯(👜)粹无监督,甚至无条件的。 也就是说,在这个模型的训练过(🕷)程中,除了对(🐕)抗规则之外没有添加其他的人工定义规则,没有规则来强迫生成器神经网络照着线稿画画,而是靠神经网络自己发现,如果遵照线稿,会更容易骗过鉴别器。 pix2pix、CycleGAN等同类模型为了确保收敛,会对学习对象添加l1 loss,鉴别器接收到(❇)的数据是成对的[input, training data]和[input, fake output]。而style2paints 2.0模型的学习目(⏳)标和经典DCGAN完全(💐)相同,没有添加其他规则,鉴别器收到的也不是成对的输出。 作者说,让这样一个模型收敛其实是很难的,何况神经网络这么深。 不过你看,结果还不错。 线稿上色的程序,其实有很多,比如说: Paintschainer https://paintschainer.preferred.tech/index_en.html Deepcolor https://github.com/kvfrans/deepcolor Auto-painter https://arxiv.org/abs/1705.01908 除了paintschainer,其他的同类产品其实作者(☔)是不太看得上的。 他说,很多亚洲论文都号称能迁移漫画风格,但是仔细看论(🚺)文(⛏),会发现(📥)他们所谓的“新方法”就是个调整过的VGG,虽说VGG在风格迁移任务上普遍表(✍)现不错,但是用(🙉)在漫画上,效果总是(🎰)不怎么好。 还是得(👦)靠GAN,而且得允许用户上传风格参考图,像Prisma那样从莫奈梵(👭)高里选可不行,莫奈梵高又不会画漫画。 上手玩一下Demo: http://paintstransfer.com/ 论文还没出来,不过可以看源代码呀: https://github.com/lllyasviel/style2paints 作者对上一版的介绍: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29331219 — 完 — 诚挚招聘 量子位正在招募编辑/记者,工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的(👿)同学(🍐)加入我们!相关细节,请在量子位公众号(QbitAI)对话界面,回复“招聘”两个字(🍞)。 量子位 QbitAI · 头条号(🌿)签约作者 վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态
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