MangaNinja：精准参考图线稿上色技术

近期，MangaNinja 线稿上色方法备受瞩目，该技术仅需输入线稿和参考图，便可根据参考图对目标线稿进行上色。这项技术依托于扩散模型，专注于参考图像引导的线稿上色，大幅提高了上色的精确度和互动控制能力。

研究团队通过两项创新设计，确保了角色细节的精确传递。首先，他们引入了补丁重排模块，以促进参考彩色图像与目标线稿之间的对应学习。其次，采用了点驱动的控制方案，使得用户能够对颜色进行精细匹配。

在实验中，研究人员构建了一个自收集的基准数据集，并与现有上色方法进行了比较，结果显示 MangaNinja 在上色准确性和生成图像质量上显著优于其他方法。这种方法的一大特色是，即便不依赖点的引导，也能实现高质量的上色效果。

MangaNinja 在处理一些具有挑战性的场景时展现出其独特优势。例如，在角色姿势变化大或细节缺失的情况下，点引导能帮助解决问题。当涉及多个对象时，点引导还能有效防止颜色混淆。此外，用户可以选择多个参考图像的特定区域进行多参考图像的上色，为线稿的各个元素提供指导，有效解决相似视觉元素之间的冲突。

该技术还支持在使用不同参考图像时，实现语义上的颜色匹配和精细控制。研究人员相信，这种互动式的上色方式能够帮助用户在上色过程中找到灵感，并提供更多的创作可能性。

项目链接：https://johanan528.github.io/MangaNinjia/

GitHub链接：https://github.com/ali-vilab/MangaNinjia

划重点:

🌟 MangaNinja 是一种基于参考图像的线稿上色方法，具备精准匹配和细致控制的能力。

🎨 通过创新的补丁重排模块和点驱动控制方案，MangaNinja 显著提升了上色的准确性与图像质量。

🖌️ 该技术能够应对多样化的上色挑战，包括极端姿势和多参考图像的协调，实现高质量的互动上色体验。