MangaNinja

MangaNinja简介

MangaNinja是一种基于参考图像的线稿上色技术，具备高度精准的匹配能力和精细的控制机制。该工具通过创新的补丁重排模块和点驱动控制方案，显著提升了上色的准确性和图像质量。它能够处理多种复杂的上色场景，包括极端姿势和多参考图像的协调问题，从而实现高质量的交互式上色体验。

MangaNinja的核心功能

• 基于参考图像的线稿上色：利用参考图像为线稿提供颜色指导，实现精确的颜色匹配。
• 角色细节精准转录：通过补丁重排模块增强模型对参考图像与线稿之间对应关系的学习能力。
• 细粒度交互控制：用户可通过点驱动方式对颜色进行精细化调整，尤其适用于复杂场景。
• 应对复杂场景：有效处理姿势变化大或细节缺失的问题，并在多对象场景中避免颜色混淆。
• 多参考图像协调上色：支持从多个参考图像中提取特定区域进行上色，提升视觉元素的一致性。

MangaNinja的技术架构

• 系统结构
  • Reference U-Net：用于将参考图像编码为多通道潜在表示，并与主Denoising U-Net融合，以提升细节表现。
  • Denoising U-Net：作为核心组件，负责整合参考图像特征与线稿信息，逐步去除噪声并生成最终图像。
• 关键技术
  • 补丁重排模块：通过分割和重新排列参考图像的小块，提高模型的自动匹配能力。
  • 点驱动控制方案：允许用户在参考图像和线稿上设置关键点，以实现更精细的颜色匹配。
• 训练方法
  • 条件丢弃策略：在训练中随机丢弃部分参考图像特征，增强模型的鲁棒性。
  • 渐进式斑块混洗：逐步增加斑块混洗的难度，使模型在不同阶段学习到更有效的匹配方式。

MangaNinja项目信息

• 项目官网：https://johanan528.github.io/MangaNinjia
• Github仓库：https://github.com/ali-vilab/MangaNinjia
• arXiv论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08332

MangaNinja的应用领域

• 漫画创作：帮助创作者快速为线稿上色，提升工作效率。
• 插画设计：通过点驱动控制实现颜色的精细化调整。
• 平面设计：利用多参考图像协调功能，实现多样化的色彩搭配。
• 数字艺术创作：简化上色流程，让艺术家更专注于创意表达。