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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