Style2paints【AI线稿上色 】

Style2paints【AI线稿上色】是一款苏大和港大团队开发的专业的AI漫画线稿自动上色工具，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。由于档期限制，我们经常会看到动画由于制作时间紧迫而出现作画崩坏的情况。这种工具或许可以帮助我们缓解这样的情况，可以使用AI技术为黑白线稿快速自动上色。

使用示例

谷歌图片搜索关键词“AnimeSketch”（动漫线稿），结果如下。然后下载第一个结果：

然后给AI输入一些风格图片，不限制内容，只要颜色比较好看，色域比较宽泛即可。下面是随便选了9张色彩各不相同的图片给AI参考：

输出结果如下：

度盘下载：https://pan.baidu.com/s/15xCm1jRVeHipHkiB3n1vzA

软件特点

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（neuralhintpen）」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（PaintschainerTanpopo、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，trainingdata]和[input,fakeoutput]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ImageNetVGG的迁移方法在动漫绘画中性能并不够优秀。

所有基于AnimeClassifier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GaussianBlurGenerator，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。

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