SerialLain3170/adeleine

解決的問題

Adeleine 是一個用於自動線稿上色的深度學習框架。它解決了上色的一致性與彈性挑戰，允許使用者透過多種類型的提示來引導過程，以達成特定的期望外觀。

工作原理

本專案實作了多種影像到影像的轉換方法（例如 pix2pix、pix2pixHD 和 BicycleGAN），並支援三種主要的上色引導（提示）方式：

• Atari 提示： 使用特定顏色的線條來指示期望的顏色。
• 標籤提示： 使用文字標籤來引導色彩配色。
• 參考提示： 使用現有的影像作為風格或色彩參考。

為防止模型過度擬合於特定線稿風格，專案採用多種線稿萃取方法（XDoG、SketchKeras 和 Sketch Simplification），並應用隨機形態變換與 RGB 值調整等資料增強技術。

適用對象

希望自動化為線稿草圖（無論是鉛筆畫或數位繪圖）填色的數位藝術家與插畫師。

主要亮點

• 彈性引導方式： 支援透過彩色提示、文字標籤或參考影像進行上色。
• 強大的線稿處理能力： 使用多種萃取方法，確保模型適用於不同繪畫風格。
• 多樣化的技術方法： 實作了多種基於 GAN 的架構，適用於無提示與有提示的上色。
• GUI 應用程式： 內建圖形使用者介面，方便存取工具。