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inkn'hue:基于多先验与对齐多编码器VAE的漫画上色增强方法

计算机视觉与模式识别 2023-11-08 v2 图像与视频处理

摘要

漫画作为一种日本漫画形式与独特的视觉叙事载体,已吸引了全球读者。传统上以黑白呈现的漫画,其魅力在于通过精细的线条艺术与阴影传达复杂的叙事与情感。然而,以鲜艳色彩体验漫画的渴望引发了漫画上色的研究追求,这是一项对艺术家极为重要的任务。然而,现有专为线条艺术与草图设计的方法在应用于漫画时面临挑战。这些方法往往难以达到预期效果,因而需要专门的漫画定制方案。现有方法常依赖单一训练步骤或大量人工艺术家干预,可能导致不尽如人意的结果。为应对这些挑战,我们提出了一种专门的漫画上色框架。我们的方法利用成熟的阴影与鲜艳着色模型,并通过多编码器VAE对二者进行对齐。这一结构化流程确保了清晰且色彩丰富的结果,并支持引入参考图像与手动提示。

关键词

引用

@article{arxiv.2311.01804,
  title  = {inkn'hue: Enhancing Manga Colorization from Multiple Priors with Alignment Multi-Encoder VAE},
  author = {Tawin Jiramahapokee},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01804},
  year   = {2023}
}

备注

arXiv preprint. Project page: https://github.com/rossiyareich/inknhue