【摘 要】
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人为的动漫线稿着色耗时费力，现有基于深度学习上色方法的着色效果并不是很好，比如颜色混淆不清晰、色彩梯度较差、颜色线条不合理等等。基于上述问题，本文提出了一种基于Swish激活函数残差增强模块的GANS网络，它可以更好地学习到颜色填充时线条的细节，避免颜色超过填充区域，造成颜色混淆。同时，该方法可以直接对线稿到彩色图片进行端到端的训练，仅仅输入线稿就可以自动地对线稿上色，生成颜色丰富纹理清晰的彩色图
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人为的动漫线稿着色耗时费力，现有基于深度学习上色方法的着色效果并不是很好，比如颜色混淆不清晰、色彩梯度较差、颜色线条不合理等等。基于上述问题，本文提出了一种基于Swish激活函数残差增强模块的GANS网络，它可以更好地学习到颜色填充时线条的细节，避免颜色超过填充区域，造成颜色混淆。同时，该方法可以直接对线稿到彩色图片进行端到端的训练，仅仅输入线稿就可以自动地对线稿上色，生成颜色丰富纹理清晰的彩色图片。实验结果表明，该方法比现有方法具有更好的着色能力，可以获得更符合视觉感官、视觉效果更好的彩色图片。
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