给插画线稿自动上色的神器!

方案:Paints Chainer


Paints Chainer 可以完成插画线稿的自动上色!它支持纯自主的自动上色和半指导式的自动上色两种模式。

输入:

插画线稿图

输出:

上色后的插画图。

项目主页:

https://github.com/pfnet/PaintsChainer/

线上体验

Paints Chainer 有一个线上版本,你可以首先在这里体验一下它强大的功能。
http://paintschainer.preferred.tech/

使用方法

Step1: 准备环境

以下软件若没有特别说明则以最近的长支持版本为准。
- 一块支持 cuDNN 英伟达的显卡,比如: compute capability >= 3.0 (See https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)
- Linux: gcc/ g++ 4.8
- Windows: "Microsoft Visual C++ Build Tools 2015" (NOT "Microsoft Visual Studio Community 2015")
- Python 3 (3.5 recommended) ( Python 2.7 needs modifying web host (at least) )
- Numpy
- openCV "cv2" (Python 3 support possible, see installation guide)
- Chainer 2.0.0 or later
- CUDA / cuDNN (If you use GPU)

软件环境的配置方法请见:
https://github.com/pfnet/PaintsChainer/wiki/Installation-Guide

Step2: 在 Web 上运行 Paints Chainer

首先获取源码:

本项目的 UI 都是基于 HTML 的,使用了 wPaint.js 。服务器部分是用 python 实现的一个简单服务器。

启动本地服务:

访问本地服务:

Step3: 使用预训练的模型

可以下载预训练好的模型,并拷贝到目录:
cgi-bin/paint_x2_unet/models/

http://paintschainer.preferred.tech/downloads/

Step4: 训练自己的 Paints Chainer

上色的主要实现方法在这里:

训练第一层运行:

训练第二层运行:

原理

Paints Chainer 模型基于 Preferred Networks,使用深度学习模型 chainer 实现,
本质上基于 CNN。

开发者社区

https://paintschainerdev.slack.com/

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