SerialLain3170/adeleine

解决的问题

Adeleine 是一个用于自动线稿上色的深度学习框架。它解决了上色一致性和灵活性的挑战，允许用户通过多种类型的提示来引导过程，以实现特定的期望效果。

工作原理

该项目实现了多种图像到图像的转换方法（如 pix2pix、pix2pixHD 和 BicycleGAN），并支持三种主要的上色引导（提示）方式：

• Atari 提示： 使用特定颜色的线条来指示期望的颜色。
• 标签提示： 使用文本标签来引导配色方案。
• 参考提示： 使用现有图像作为风格或颜色参考。

为防止模型过度拟合于特定线稿风格，项目采用多种线稿提取方法（XDoG、SketchKeras 和 Sketch Simplification），并应用随机形态变换和 RGB 值调整等数据增强技术。

适用人群

希望自动化为线稿草图（无论是铅笔画还是数字画）填充颜色的数字艺术家和插画师。

主要亮点

• 灵活的引导方式： 支持通过彩色提示、文本标签或参考图像进行上色。
• 强大的线稿处理能力： 使用多种提取方法，确保模型适用于不同绘画风格。
• 多样化的技术方法： 实现了多种基于 GAN 的架构，适用于无提示和有提示的上色。
• GUI 应用程序： 内置图形用户界面，便于访问工具。