资源 Style2paints：专业的AI漫画线稿自动上色工具
资源 Style2paints：专业的AI漫画线稿自动上色工具
资源Style2paints：专业的AI漫画线稿自动上色工具由于档期限制，我们经常会看到动画由于制作时间紧张而出现作画崩坏的情况。
来自苏州大学的研究者们提出的Style2paints 或许可以帮助我们缓解这样的情况，这种工具可以使用AI 技术为黑白线稿快速自动上色。
在最近推出的版中，研究人员使用了完全无监督的生成对抗网络（GAN）训练方法大幅提高了上色的准确性。
Style2paints 的作者表示，该工具在精细度、漫画风格转换等方面超越了目前其他所有工具。
GitHub 链接：lllyasviel/style2paints直接使用：教程视频：我们很高兴发布style2paints 的版，一个强大的动漫绘画工具。
在这里，我们会主要介绍它的新特性。
动漫线稿上色当我们谈到「上色」时，在人工智能语境里这意味着将线稿的风格转换为彩色漫画风格，其重要之处在于：1. 让我们直接在纯线稿上生成彩色草图。
这意味着艺术家们不必再在线稿上加入高亮或阴影。
这一部分非常具有挑战性。
近期的paintschainer 专注于提升阴影部分的表现，我们给出了自己不同的解决方案，我们对新方法的性能非常有信心。
2.「上色」会将线稿风格迁移为彩色图画。
图画和上色的线稿图，其中的区别在于阴影和纹理。
在高质量的彩色漫画中，女性角色的眼睛应该像星光一样闪耀，脸颊泛红，皮肤细腻，我们尽最大的努力来提升这些部分——而不仅仅专注于填充颜色。
最大贡献1. 最高准确度Stylepaints2 的开发者表示其推出的工具有着准确率最高的色彩提示笔，这种被称为「神经提示笔（neural hint pen）」的工具结合了颜色选择器和简单的钢笔工具。
艺术家可以选择颜色并在线稿的任何部位加入颜色提示。
绝大多数业内最佳的神经网络上色工具都有类似的工具。
纵观目前的所有动漫上色工具（Paintschainer Tanpopo、Satsuki、Canna、Deepcolor、AutoPainter（存疑）），Stylepaints2 的笔工具拥有最高的准确度。
漫画AI登场：汉化组可以一键去字了！
漫画AI登场：汉化组可以⼀键去字了！作者：托尼8⽉17⽇，韩国软件开发⼈员KUR Creative在软件代码托管⽹站Github上发布了⾃⼰研发的漫画AI翻译器SickZil-Machine 0.1.1 pre0版本。
这个⼯具可以说是漫画翻译⼯作的⼀场⼯业⾰命了。
⽬前的漫画翻译使⽤的主要⼯具还是photoshop这样操作起来⽐较繁琐的修图软件。
识别，⼀键去字，省⼒省时间。
⽽新开发的SickZil-Machine可以AI识别，⼀键去字，省⼒省时间AI识别图中的⽂字呈现红⾊，这⼀操作被称为mask，也就是创建蒙版，相当于给⽂字部分盖上⾯罩。
⾮⽂字部分被错误识别出来的话还可以⼿动调节。
调节完成后红⾊的⽂字部分被擦除，AI在这时候还可以智能还原被擦除的背景，效果就像下图这样。
AI⽂本识别的功能基于SegNet和CompNet两个数据模型。
SegNet负责识别⽂本区域，CompNet负责删除⽂本区域，最终输出没有⽂字的漫画原图。
SegNet的灵感来⾃U-net 图像分割技术，该技术最初是⽤在医学图像领域，但其性能和结果都很好，也被⽤在了其它很多领域⾥。
⽬前ComgNet已经练习了3万多张图，识别的精确度已经达到了较⾼⽔平，开发者KUR Creative也在继续努⼒减少软件识别误差。
除了提⾼⽂本识别的精确度，开发者也在开发⾃动排版功能，并进⼀步完善软件数据库。
为了⽅便各位能够提前体验⼀下这款软件，我们准备了⼀个简单的教程。
1）安装。
）安装。
点击进⼊下载链接之后，找到⽹页底部的Assets，下载压缩包。
这⾥有英⽂（eng）和韩语（kor）两个语⾔版本的，可以根据⾃⼰的需要选择。
2）运⾏。
）运⾏。
进⼊已下载的⽂件夹，运⾏最后⼀个Windows命令脚本的⽂件，然后打开main⽂件夹，然后双击运⾏⾥⾯的exe⽂件，等待代码⾃动运⾏完成，软件主界⾯打开之后就可以建⽴漫画翻译任务了。
）创建翻译项⽬。
在操作界⾯右上⾓点击open，新建⼀个项⽬⽂件夹（*mproj），所有的操作都会保存在这个⽂件⾥，这个⼯程⽂件夹包括存储原图的3）创建翻译项⽬。
AI上色
AI上色
AI上色是指用人工智能技术来自动化上色图像的过程。
这项技术利用机器学习算法来学习人类对于图片的上色喜好和规律，并根据学习到的规律对黑白或灰度图片进行自动上色。
其中包括使用深度学习、卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等算法。
随着技术的不断进步，AI上色技术已经在很多领域得到了广泛的应用，如动画制作、图像处理、彩色化老照片和电影等。
在动漫领域，AI上色技术可以自动化彩色化动画作品，减轻了制作人员的工作量，同时也能使得动画作品更具色彩感和更加逼真。
在图像处理方面，AI上色技术可以将黑白或灰度图像快速地上色，提高了效率。
在文化遗产方面，AI上色技术可以将旧照片和影片自动化地进行彩色还原，对于记录历史和文化遗产保存有重要意义。
总之，AI上色技术将对多个领域产生深远的影响，提高了效率，降低了制作成本，同时也为保存和保护文化遗产提供了技术手段。
ai live paint使用技巧
ai live paint使用技巧AI Live Paint是一种强大的创作工具，它结合了人工智能技术和绘画功能，可以帮助用户轻松地创作出各种独特的艺术作品。
在本文中，我将分享一些使用AI Live Paint的技巧，希望能够对读者有所帮助。
AI Live Paint可以根据用户提供的参考图像进行自动绘画。
用户可以选择一张自己喜欢的图片作为参考，然后使用AI Live Paint的绘画功能进行创作。
AI Live Paint会根据参考图像的风格和特点，自动绘制出一幅与之相似的作品。
这种功能可以帮助用户快速生成创意，并且在绘画过程中提供参考和指导。
AI Live Paint还具有智能填色的功能。
用户可以选择一幅线稿作为输入，在AI Live Paint的帮助下，可以轻松地为线稿上色。
AI Live Paint会根据线稿的轮廓和线条，智能地进行填色，使得作品看起来更加生动和立体。
这个功能对于绘画爱好者来说非常有用，可以帮助他们节省大量的时间和精力。
AI Live Paint还提供了多种绘画工具和效果，可以帮助用户实现更加丰富多样的创作。
用户可以选择不同的画笔和颜色，调整绘画的透明度和压感，还可以添加各种特效和滤镜，使得作品更加艺术化和个性化。
AI Live Paint的绘画工具非常易于使用，即使对于初学者来说也很容易上手。
AI Live Paint还具有交互性和实时性的特点。
用户可以与AI Live Paint进行互动，通过对话的方式与其进行沟通和交流。
用户可以提出问题、给出指令，AI Live Paint会根据用户的需求和意图进行响应和调整。
这种交互式的创作方式，使得用户可以更加灵活地控制和调整作品的方向和效果。
AI Live Paint还支持多种输出和分享方式。
用户可以将创作的作品保存为图片或视频的格式，方便在社交媒体上进行分享和展示。
同时，AI Live Paint还支持将作品导出为可编辑的文件，用户可以在其他软件中进行后期编辑和加工，进一步丰富和优化作品的效果。
ai画笔怎样着色？AI画笔着色方法介绍
ai画笔怎样着⾊？AI画笔着⾊⽅法介绍
在ai软件⾥⾯，画笔有很多种类，⽐如，书法画笔、散点画笔、图案画笔、艺术画笔等等，这节统⼀讲解⼀下画笔怎么着⾊。
1、⽐如，使⽤矩形⼯具在画布上绘制三个这样的矩形，并且填充上不同的颜⾊，把三个矩形编成⼀组，如图所⽰
2、选中画布上的图形，直接拖拉到画笔的空⽩处，弹出新建画笔⾯板，⽐如选择艺术画笔，点击确定按钮
3、在弹出来的“艺术画笔选项”⾯板中，底下有⼀栏“着⾊”，默认的是⽆，暂时不做任何设置，直接点击确定按钮
4、新建的画笔出现在画笔⾯板上
5、选中刚才新建的艺术画笔，使⽤画笔⼯具，随意在画布上画出⼀条线，马上可以看到我们的图形，颜⾊⽆任何变化
6、双击画笔⾯板的新建画笔的图标，就会弹出“艺术画笔选项”设置⾯板，我们在着⾊⽅法那栏，点开下拉三⾓形箭头，可以看到⾥⾯主要包括三个选项：淡⾊、淡⾊和暗⾊、⾊相转换。
7、着⾊⽅法选择“淡⾊”，点击确定按钮
8、在弹出来的⽂字提⽰⾯板上点击“应⽤于描边”
9、接着就可以在画布上看到图形变成了淡绿⾊，这个绿⾊主要是根据⾃⼰在描边⾯板上所设置的颜⾊⽽定的
10、假设我们在着⾊⽅法选择“淡⾊和暗⾊”，点击确定按钮
11、接着就可以在画布上看到淡绿⾊和暗绿⾊相结合的图形
12、假设我们在着⾊⽅法选择“⾊相转换”，并且使⽤吸管吸取主要的颜⾊，点击确定按钮
13、最后，在画布上⼜会看到不⼀样的效果图形了。
以上就是AI画笔着⾊⽅法介绍，操作很简单的，⼤家学会了吗？希望这篇⽂章能对⼤家有所帮助！。
ai中实时上色工具在哪？ai实时上色工具使用方法
ai中实时上⾊⼯具在哪？ai实时上⾊⼯具使⽤⽅法
刚刚接触ai的新⼿，可以不知道实时上⾊⼯具在哪⾥，以及实时上⾊⼯具该怎么⽤？下⾯⼩编就为⼤家介绍ai实时上⾊⼯具使⽤⽅法，不会的朋友可以过来参考⼀下，希望能对⼤家有所帮助！
实时上⾊⼯具在哪？
实时上⾊⼯具位于ai⼯具箱的中间位置，如下图所⽰。
实时上⾊⼯具怎么⽤？
1、我们在ai软件中，选择直线⼯具，任意的画出⼀个封闭的图形，如下图所⽰。
2、选择⼯具箱中的选择⼯具，拉出⼀个选框，框中所有图形，也就是选中我们画出来的这个封闭的图形。
3、为了⽅便⼤家观看，我将画出的图形的描边⼤⼩设置⼤⼀点，改为9像素。
在选中状态下，选择⼯具箱中的实时上⾊⼯具，将填充设置为红⾊，如下图所⽰。
4、然后⿏标移到封闭的三⾓形中，我们可以看到，封闭的三⾓形出现⼀个红⾊的描边并且有个油漆桶的填充⼯具的图形，直接点击，就填充为红⾊了。
如何修改实时上⾊⼯具填充的颜⾊？
1、修改颜⾊，还是选择⼯具箱中的实时上⾊⼯具，将填充换成你想要更改的任意颜⾊。
2、选择好颜⾊后，直接在之前填充红⾊的区域点击⼀下，我们就将红⾊换成了绿⾊。
以上就是ai实时上⾊⼯具使⽤⽅法介绍，⼤家学会了吗？⽅法很简单的，希望能对⼤家有所帮助！。
ai训练自动上色原理
ai训练自动上色原理AI training for automatic colorization is a complex process that involves training a machine learning model to interpret and understand grayscale images and then apply appropriate color to them.AI训练自动上色是一个复杂的过程，它涉及训练机器学习模型来解释和理解灰度图像，然后为其应用适当的颜色。
One of the main challenges in AI colorization is to ensure that the machine learning model can accurately interpret and understand the content of grayscale images. This requires the model to have a deep understanding of objects, scenes, and textures in order to apply appropriate colors.AI上色的主要挑战之一是确保机器学习模型可以准确解释和理解灰度图像的内容。
这需要模型深入了解对象、场景和纹理，以便应用适当的颜色。
To train an AI model for automatic colorization, a large dataset of grayscale images paired with their corresponding colored versions isrequired. The model is then trained using this dataset to learn how to apply color to grayscale images based on the patterns and relationships it identifies.要训练自动上色的人工智能模型，需要一个包含灰度图像和它们相应的彩色版本的大型数据集。
2019-漫画自动上色软件-推荐word版 (2页)
2019-漫画自动上色软件-推荐word版
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漫画自动上色软件
篇一：如何给漫画风格的角色上色
直线网
本教学为翻译教学，转载请注明来自,以及注明翻译者
原教学出自deviantart网站，原始链接如下：
作者: ionen
Coloring_Tutorial_by_ionen
翻译：Purplesun （）
本人英语水平非常有限，翻译错误难免，望见谅！
本教学大尺寸图片文件打包下载点击这里
直线网
篇二：漫画上色配色教程
非常好的漫画上色配色教程
转载自大碗岛漫画色彩课
大家好！这里是大碗岛动漫学院的漫画色彩课！！很多童鞋学习漫画最多的问题就是色彩怎么搭配，色彩好渣！！其实上色是有一定技巧的！
今天就给大家讲讲漫画上色的一些诀窍！！
第一步：首先大家得准备几张漂亮的照片，可以是人物，风景，只要好看符合你想要的色彩感觉就可以，比如我选择了这一张美女照片！
第二步：打开photoshop，（很多童鞋可能不会用photoshop，我建议大家最好学习一下ps，电脑数码绘画最好多学几个软件，Sai和photoshop是必学的）。
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资源Style2paints：专业的AI漫画线稿自动上色工具
由于档期限制，我们经常会看到动画由于制作时间紧张而出现作画崩坏的情况。
来自苏州大学的研究者们提出的Style2paints 或许可以帮助我们缓解这样的情况，这种工具可以使用AI 技术为黑白线稿快速自动上色。
在最近推出的2.0 版中，研究人员使用了完全无监督的生成对抗网络（GAN）训练方法大幅提高了上色的准确性。
Style2paints 的作者表示，该工具在精细度、漫画风格转换等方面超越了目前其他所有工具。
GitHub 链接：https:///lllyasviel/style2paints直接使用：/教程视频：
https:///video/av17537429/
我们很高兴发布style2paints 的2.0 版，一个强大的动漫
绘画工具。
在这里，我们会主要介绍它的新特性。
动漫线稿上色
当我们谈到「上色」时，在人工智能语境里这意味着将线稿的风格转换为彩色漫画风格，其重要之处在于：
1. 让我们直接在纯线稿上生成彩色草图。
这意味着艺术家们不必再在线稿上加入高亮或阴影。
这一部分非常具有挑战性。
近期的paintschainer 专注于提升阴影部分的表现，我们给出了自己不同的解决方案，我们对新方法的性能非常有信心。
2.「上色」会将线稿风格迁移为彩色图画。
图画和上色的线稿图，其中的区别在于阴影和纹理。
在高质量的彩色漫画中，女性角色的眼睛应该像星光一样闪耀，脸颊泛红，皮肤细腻，我们尽最大的努力来提升这些部分——而不仅仅专注于填
充颜色。
最大贡献
1. 最高准确度
Stylepaints2 的开发者表示其推出的工具有着准确率最高的色彩提示笔，这种被称为「神经提示笔（neural hint pen）」的工具结合了颜色选择器和简单的钢笔工具。
艺术家可以选择颜色并在线稿的任何部位加入颜色提示。
绝大多数业内最佳的神经网络上色工具都有类似的工具。
纵观目前的所有动漫上色工具（Paintschainer Tanpopo、Satsuki、Canna、Deepcolor、AutoPainter（存疑）），Stylepaints2 的笔工具拥有最高的准确度。
在最具挑战性的情况下，艺术家甚至能在1024×2048 分辨率的图画上使用3×3 的提示笔控制
13×13 区域的颜色。
对于更大的区块，3×3 像素点的提示甚至可以控制半张画幅的颜色。
这是一个非常具有挑战性的设计，这也意味着该工具是面向专业用途的（与此同时，其他上色方法的提示笔工具更倾向于嘈杂的提示，对于准确性把握不佳）。
2. 最自然的风格
当提到「自然」的时候，我们的意思是在训练过程中不加入任何人工制定的规则，如果你熟悉pix2pix 或CycleGAN，你就会明白这些经典方法都会加入一些额外的规则以确保
生成图像的高质量。
例如，pix2pix（或HQ）会向学习目标加入一个l1 损失函数（或一些深度l1 损失），同时鉴别器接收[input，training data] 和[input, fake output] 对。
虽然此前的版本中Stylepaints 使用了这些方法，但新版本中训练是纯粹无监督，且完全无条件的。
在训练时，开发者未加入强制神经网络为草图上色的规则，但神经网络自行从输入图片中学习到了上色的方法，这样的过程让鉴别器更加难以识别。
最终的学习目标与经典的DCGAN 完全相同，没有其他任何东西，同时鉴别器也不会收到pairs。
在神经网络非常深的情况下，这种方式非常难以收敛。
3. 最协调的风格
对我们大多数人来说，绘画是非常困难的，这也就是为什么我们会比较佩服艺术家。
一位优秀艺术家的最重要技能就是为绘画选择和谐的色彩。
大多数人都不知道在绘画领域中有十多种蓝色，并且虽然这些颜色被称为「蓝色」，但它们之间的差异会对绘画结果产生巨大的应用。
想象一下，如果非专业用户运行着色软件，而软件向用户展现20×20=400 的巨大调色板，并向用户询问「你需要哪种图像呢？」我很确定这些非专业用户将不能选择最好的颜色。
但是这对
STYLE2PAINTS 来说并不是什么问题，因为用户能上传参考图像（或称为风格图像），然后用户能直接在图像上选择
色彩，神经网络随后会根据这些图像和提示的颜色自动为新图像上色。
这种色彩协调的着色对于非专业人员来说是友好的。
在所有的人工智能动漫绘画智能体中，我们的方法是唯一带有这种协调特征的模型。
动漫风格迁移
是的，这就是一种动漫风格迁移。
我不确定我们是不是第一个做这种迁移，但是我确定如果你需要一种动漫绘画的迁移方法，你在网上搜一圈后会最终发现我们的
STYLE2PAINTS 是最好的选择，事实上它也是唯一的选择。
许多来自亚洲的论文表明他们已经能够迁移动漫绘画风格，但是如果你仔细查阅他们的论文，你就会发现所谓的新方法其实就是对VGG 进行调参。
因此，下面我们展示了模型的真实情况：
所有基于ImageNet VGG 的迁移方法在动漫绘画中性能并不够优秀。
所有基于Anime Classifier 的方法也都不够优秀，因为我们并没有像ImageNet 那样的动漫数据集。
如果你在Illustration2vec 或其它一些动漫分类器上运行一些gram
矩阵优化器，你能获得的只有一个完美的Gaussian Blur Generator，因为所有当前的动漫分类器在特征学习上做得
并不好。
因为上面两条，当前所有基于gram 矩阵、马尔科
夫随机场、矩阵范数和深度特征patchMatch 的方法在动漫上性能都不够好。
因为上面三条，所有前馈的快速迁移方法在动漫上都不够优秀。
GAN 也可以做风格迁移，但是我们
需要用户上传特定的风格，而不是选择Monet/VanGogh。
但幸运的是，我们设法完成了当前版本的应用，并且对它也十分有信心。
读者可以尝试这个应用或查看该模型的源代码：应用地址：/模型地址：
https:///lllyasviel/style2paints
注意，有些预览的动漫线稿图并不是我们挑选的，我们直接使用了Paintschainer 来提升线稿图效果。
如果你们获得的结果不太好，那么你可以在Reddit 上讨论。
Reddit 地址：
https:///r/MachineLearning/comments/7ml
wf4/pstyle2paintsii_the_most_accurate_most_natural/drv7
2cj/
说一点技术上的事情：
不知道是什么时候开始的，关于图像处理出现了一个套路，就是用ResNet 堆砌网络深度，然后就可以量产出论文，最近有很多类似的文章。
Style2paints 的模型里面没有ResBlock。
研究人员使用的是特别适合线稿上色的一种Inception 变体。
PaintsTransfer2.0 教程地址：
https:///video/av17537429/
效果图启动服务器
我们需要Python 3.5/3.6 的环境
pip install tensorflow_gpupip install keraspip install bottlepip install geventpip install h5pypip install
opencv-pythonpip install scikit-imagegit clone
https:///lllyasviel/style2paints.git(then download all pretrained models from 'release' page and then decompress them to 'style2paints/server')cd
style2paints/serverpython server.py
模型
模型可以在该项目下的Release 界面找到，目前制作者保留这些模型的所有权。
训练数据集
1. 推荐的训练数据集是来自nico-opendata 的400k 张图像：https://nico-opendata.jp/en/seigadata/index.html
2. 推荐的线稿图训练方法可以选择sketchKeras：https:///lllyasviel/sketchKeras。