MagicColor：多实例草图自动上色框架
MagicColor是香港科技大学研发的基于扩散模型的自动上色系统，通过多参考实例驱动实现线稿批量上色，解决传统流程中角色色彩不一致的难题。用户上传线稿及参考图后，系统自动生成细节丰富、风格统一的上色作品。
项目主页：https://yinhan-zhang.github.io/color
核心功能
🎨 多角色批量上色
- 单次处理含多对象的线稿图
- 保持角色间色彩风格统一性
🖼️ 参考图驱动控制
- 上传多张实例图实现精准色彩迁移
- 保留纹理细节与光影层次
🧩 创新训练架构
- 自博弈训练策略增强数据利用效率
- 实例控制模块解决训练样本稀缺问题
✍️ 边缘感知优化
- 边缘损失函数强化轮廓清晰度
- 颜色匹配机制确保色块精准填充
🌉 跨风格适配
- 支持动漫/插画/写实等多种风格
- 兼容现实照片作为色彩参考源
适用人群
🎬 动画工作室
- 批量处理多角色场景线稿，效率提升10倍
- 确保系列动画帧间色彩一致性
🎨 数字艺术家
- 快速生成可编辑上色稿作为创作基底
- 实验不同配色方案
🔬 AI视觉研究者
- 研究多实例控制、跨模态生成等前沿课题
- 复现扩散模型创新架构
👩🏫 艺术教育者
- 实时演示色彩搭配原理
- 生成教学案例素材
操作指南
- 访问平台
- 打开项目主页进入在线系统
- 上传素材
- 主画布：上传待上色线稿（PNG/JPG）
- 参考区：添加多张色彩实例（如服饰/道具特写）
- 参数设置
- 调整风格强度（动漫←→写实）
- 设定色彩融合度
- 生成与导出
- 点击”Generate”获取上色结果
- 下载分层PSD文件进行精修
技术文档详见：arXiv论文
提示：复杂场景建议提供5+参考图，系统自动选择最优配色方案。