MagicColor – 重写数字着色规则的 AI 线稿上色工具

MagicColor 是什么

MagicColor 是由香港科技大学推出的多实例线稿图着色框架，支持高效地为线稿图添加色彩。它基于自监督训练策略和实例引导模块，解决了多实例数据不足的问题，能够实现精准的实例级色彩控制，与传统方法相比，可在单次前向传播中完成多实例线稿图的着色，大幅提升着色效率，适用于动画制作、数字艺术创作等多个领域。

核心功能

• 一键式上色 ：用户只需上传线稿图和几张包含颜色信息的参考图像，MagicColor 系统便会自动分析线稿和参考图像，并在数秒内完成色彩填充，生成一张细节清晰、边缘干净的彩色图像。
• 多实例处理 ：能同时处理多个实例的草图着色任务，为每个实例分配准确的颜色，避免颜色混淆，保持每个角色或物体的色彩一致性。
• 智能风格迁移 ：根据单张参考图自动提取色彩分布与艺术风格，实现风格的迁移和融合，使生成的彩色图像与参考图像在视觉上保持一致。
• 像素级色彩控制 ：通过 ROI 对齐技术，确保每个实例的色彩独立性和准确性，用户还可指定特定区域的颜色风格，满足个性化需求。
• 边缘增强着色 ：采用高频感知损失函数，让模型在着色时更加关注图像的边缘和高频区域，保留线稿的细节结构，提高着色的准确性和视觉质量。
• 批量处理能力 ：适用于漫画、插画等需要大量上色的场景，可一次性处理多张线稿，有效提升创作效率。

技术原理

• 扩散模型基础 ：基于预训练的扩散模型构建，利用其强大的生成能力和语义一致性保持能力，将草图转换为彩色图像。
• 自监督训练策略 ：采用两阶段自监督训练策略，第一阶段使用单实例数据预训练，第二阶段通过随机融合、缩放等操作生成多样化的多实例数据集，进一步优化模型的多实例着色能力。
• 实例引导模块 ：该模块利用 DINOv2 特征提取技术和 ROI 对齐方法，将参考图像中的实例特征与目标草图进行精确匹配，实现精准的颜色映射和传递。
• 边缘损失与色彩匹配 ：引入边缘损失函数，使模型在生成过程中更加关注图像的边缘信息和结构细节，同时结合色彩匹配技术，在参考图像和目标草图之间建立像素级的对应关系，保证颜色传递的准确性。
• 双 UNet 架构 ：结合两个 UNet 架构，一个用于处理参考图像，提取其中的色彩信息，另一个用于生成最终的彩色图像，这种设计使模型能够更好地融合参考图像的色彩信息和草图的结构特征，从而生成高质量的着色结果。

支持平台

MagicColor 目前支持多种平台，包括 Linux 和 MacOS 操作系统，用户可以在这些平台上通过安装相关的依赖库和工具来使用 MagicColor。此外，MagicColor 还提供了 Gradio 的推理演示，用户可以在本地运行该演示来快速体验其功能。

团队介绍

MagicColor 的开发团队来自香港科技大学，团队成员在人工智能、计算机视觉和图形学等领域具有深厚的技术积累和丰富的研发经验。他们在相关领域的顶级会议和期刊上发表过众多高质量的学术论文，展现出了强大的科研实力和创新能力。通过开发 MagicColor，该团队致力于为数字艺术创作领域提供高效、智能的解决方案，推动 AI 技术在艺术创作中的应用和发展。

项目资源

• 官网 ：https://yinhan-zhang.github.io/color/
• GitHub 仓库 ：https://github.com/YinHan-Zhang/MagicColor
• arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2503.16948

业务场景

• 动漫制作 ：MagicColor 可以快速生成彩色角色图，动画工作室能够利用它在短时间内完成大量原画的上色工作，大大提升创作效率，确保动画风格的统一性和色彩的一致性。
• 游戏角色设计 ：游戏开发者可以借助 MagicColor 高效产出符合游戏风格的角色图像，快速迭代设计，为游戏开发节省时间和人力资源。
• 广告插图创作 ：广告设计师利用 MagicColor 能够快速生成高质量的插图，满足广告行业对快速出图和多样化风格的需求，为广告创意提供更丰富的视觉呈现。
• 数字艺术创作 ：数字艺术家可以将 MagicColor 作为创作工具之一，探索新的艺术风格和表现形式，提高创作效率，激发更多的创作灵感。
• 教育领域 ：在教育领域，MagicColor 可以作为一种教学辅助工具，帮助学生更好地理解色彩运用、绘画风格等知识，同时也为艺术设计专业的教学和实践提供更便捷的手段。