基于深度学习的漫画自动上色方法研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bushishuai
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漫画的创作需要经过草图到简化线稿到上色成稿几个步骤,其中从一张未上色的线稿到上色完成的成稿是赋予一幅漫画作品灵魂的必不可缺的步骤,而上色需要漫画创作者耗费大量的时间和精力。本文在分析国内外漫画自动上色方法的基础之上。以提高漫画上色成稿的质量和真实性为目的,通过理论分析、模型优化、实验迭代和应用开发等步骤全方位地对漫画自动上色方法展开研究,为漫画自动上色问题的解决提供思路。本文针对三种漫画上色方法展开研究。第一种是漫画自动上色方法,本文对pix2pix模型和pix2pix HD模型进行了结构优化,添加漫画轮廓线条锐化模块,提高了生成上色成稿的清晰度和质量。第二种是引入色彩参考图的漫画自动上色方法,本文改变了现有的风格迁移模型的训练结构,加入色彩参考图随机小角度旋转模块,使漫画参考上色的准确度更高,上色效果更加饱满。第三种是引入用户交互的漫画自动上色方法,实现了将绘画者的意图作为限制,生成符合绘画者预期的漫画上色成稿。在此基础上,本文还将引入用户交互的漫画自动上色模型与引入色彩参考图的漫画自动上色模型结合起来,提出了带有两层生成器和两层判别器的动画自动上色模型,实现了上色功能在三维空间中的拓展。为了更好地展现研究内容和成果,本文开发了集自动上色、参考上色、交互上色、动画视频上色所有功能为一体的漫画自动上色Demo,使用户可以根据需要选择上色方法,实现漫画上色步骤的简化。
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