MagicColor是什么？
MagicColor 是由香港科技大學團隊提出的一種基于擴散模型的多實例草圖自動上色框架，旨在解決傳統手工上色流程耗時且難以保持角色一致性的問題。該框架允許用戶上傳一張線稿圖和多個參考實例，模型便可自動對線稿中的多個對象進行語義一致、細節豐富的高質量上色。MagicColor 適用于動畫制作、插畫創作等多角色圖像的自動上色需求，具備高靈活性和視覺一致性。
MagicColor的主要功能
- 多實例草圖上色：支持對同一圖像中多個角色或物體進行一致性上色處理
- 參考圖驅動控制：通過上傳多個參考實例實現個性化色彩遷移與細節保持
- 模塊化訓練結構：引入“自博弈訓練策略”與“實例控制模塊”解決訓練數據稀缺問題
- 邊緣感知增強：結合邊緣損失與顏色匹配機制，提高圖像細節表現與顏色準確性
- 擴散模型驅動：基于雙 UNet 架構和潛在空間控制，實現高質量、高一致性的圖像生成
- 強可控性與跨領域適配：支持使用現實圖像作為參考，適配動漫、插畫等不同風格數據
MagicColor的適合人群
- 動畫制作團隊：大幅提升多角色場景中線稿圖的上色效率與一致性
- 插畫師與數字藝術家：輔助個人創作流程，生成可編輯的草圖上色效果圖
- AI 圖像研究人員：研究多實例上色、多模態控制等任務的先進方法
- 教育類創作者：在藝術教學、AI 作畫演示等場景中快速生成示例圖像
如何使用MagicColor？
用戶通過 Web 界面上傳一張草圖及多個參考圖像（如帽子、衣服等），點擊生成按鈕即可得到上色后的角色圖像。系統基于擴散模型自動對每個對象進行對應色彩填充與細節處理。
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