ColorFlow
图像序列着色模型，保留细粒度身份信息
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- - **检索增强着色流程（RAP）**：利用检索增强技术，为图像着色提供相关颜色参考。
- - **上下文着色流程（ICP）**：通过扩散模型中的自注意力机制，实现强大的上下文学习和颜色身份匹配。
- - **引导超分辨率流程（GSRP）**：确保在保持颜色身份的同时，实现高质量的着色效果。
- - **Patch-Wise训练策略**：通过分割高分辨率拼接图像来降低训练的计算需求。
- - **多指标性能优越**：在多个评价指标上超越现有模型，为序列图像着色树立了新的标准。
- - **广泛的应用场景**：适用于黑白漫画、线条艺术、真实世界照片和卡通故事板等多种艺术背景。
产品详情
ColorFlow是一个为图像序列着色而设计的模型，特别注重在着色过程中保留角色和对象的身份信息。该模型利用上下文信息，能够根据参考图像池为黑白图像序列中的不同元素（如角色的头发和服装）准确生成颜色，并确保与参考图像的颜色一致性。ColorFlow通过三个阶段的扩散模型框架，提出了一种新颖的检索增强着色流程，无需每个身份的微调或显式身份嵌入提取，即可实现具有相关颜色参考的图像着色。ColorFlow的主要优点包括其在保留身份信息的同时，还能提供高质量的着色效果，这对于卡通或漫画系列的着色具有重要的市场价值。
