MagicColor是什么？
MagicColor 是由香港科技大学团队提出的一种基于扩散模型的多实例草图自动上色框架，旨在解决传统手工上色流程耗时且难以保持角色一致性的问题。该框架允许用户上传一张线稿图和多个参考实例，模型便可自动对线稿中的多个对象进行语义一致、细节丰富的高质量上色。MagicColor 适用于动画制作、插画创作等多角色图像的自动上色需求，具备高灵活性和视觉一致性。
MagicColor的主要功能
- 多实例草图上色：支持对同一图像中多个角色或物体进行一致性上色处理
- 参考图驱动控制：通过上传多个参考实例实现个性化色彩迁移与细节保持
- 模块化训练结构：引入“自博弈训练策略”与“实例控制模块”解决训练数据稀缺问题
- 边缘感知增强：结合边缘损失与颜色匹配机制，提高图像细节表现与颜色准确性
- 扩散模型驱动：基于双 UNet 架构和潜在空间控制，实现高质量、高一致性的图像生成
- 强可控性与跨领域适配：支持使用现实图像作为参考，适配动漫、插画等不同风格数据
MagicColor的适合人群
- 动画制作团队：大幅提升多角色场景中线稿图的上色效率与一致性
- 插画师与数字艺术家：辅助个人创作流程，生成可编辑的草图上色效果图
- AI 图像研究人员：研究多实例上色、多模态控制等任务的先进方法
- 教育类创作者：在艺术教学、AI 作画演示等场景中快速生成示例图像
如何使用MagicColor？
用户通过 Web 界面上传一张草图及多个参考图像（如帽子、衣服等），点击生成按钮即可得到上色后的角色图像。系统基于扩散模型自动对每个对象进行对应色彩填充与细节处理。
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