MT-Color – 革新图像着色的AI框架

MT-Color是由上海交通大学联合哔哩哔哩推出的基于扩散模型的可控图像着色框架，旨在通过先进的AI技术为图像着色任务带来更高的精度和灵活性。该框架能够基于用户提供的实例感知文本和掩码，实现精确的实例级图像着色，尤其在处理复杂图像时表现出色。

核心功能

MT-Color的核心功能包括精确的实例级着色、防止色彩溢出、高质量的色彩生成以及灵活的用户控制。它能够根据用户提供的实例掩码和文本描述，对图像中的不同对象进行精确着色，确保每个对象的颜色与其描述一致。此外，MT-Color通过像素级掩码注意力机制有效避免色彩在不同对象之间的错误扩散，保持颜色的边界清晰。生成的彩色图像色彩丰富、自然，且分辨率高（512×512），细节更清晰。

技术原理

MT-Color的技术原理基于像素级掩码注意力机制、实例掩码和文本引导模块以及多实例采样策略。该框架通过将ControlNet提取的灰度图像特征与Stable Diffusion的潜在特征对齐，防止不同实例间的像素信息交换，从而缓解色彩溢出问题。同时，它利用分割掩码构建交叉注意力掩码，确保像素信息在不同实例间不会相互干扰。此外，MT-Color还通过多实例采样策略，在采样过程中对每个实例区域分别进行采样，进一步增强实例感知的着色效果。

支持平台

MT-Color目前主要支持Python环境，并可通过开源代码在GitHub上进行部署。其技术论文可在arXiv上查阅。

团队介绍

MT-Color由上海交通大学的研究团队联合哔哩哔哩共同开发。该团队在计算机视觉和AI领域拥有深厚的技术积累，致力于通过前沿技术推动图像处理领域的发展。

项目资源

• 官网：AI工具集 - MT-Color
• 技术论文：arXiv - MT-Color

业务场景

MT-Color的应用场景广泛，包括历史照片修复、影视后期制作、艺术创作、医学图像处理和教育领域。它能够为黑白历史照片添加生动色彩，增强观赏性和历史感。在影视后期制作中，MT-Color可用于修复和增强黑白或低质量彩色镜头，提升视觉效果。此外，它还能帮助艺术家为黑白草图或插画添加色彩，实现创意。