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Automatic-Manga-Colorization

作品簡介

近年來，使用人工智慧來進行圖像上色（Image Colorization）的技術已經日漸成熟，以此為基礎的各類應用如雨後春筍般地出現，像是為復古的黑白照片或影片添加色彩（Deoldify），力求重現古早時的生活情景，另一方面，這項技術普遍被運用在數位媒體創作中，例如根據電腦繪圖的線稿，賦予適當的顏色，不僅縮短創作的時程，也使得創作者能夠便捷地創作。然而，目前市面上擁有自動上色功能的軟體，多以真實世界的圖像和插畫線稿為考量，對於傳統漫畫而言，主要還是採用用戶交互上色（User Interaction Colorization），透過繪製對應顏色的線條給予提示，來引導電腦上色，過程中仍需投入不少人力成本，有鑑於此，本研究運用深度學習結合影像處理技術，基於GAN（Generative Adversarial Network）架構，設計二階段的上色模型，並歸納漫畫中的特徵，依此調整訓練參數，在Lab色彩空間中，我們先把黑白漫畫轉換成線稿圖片，將線稿圖片輸入到線稿圖片轉灰階圖片的上色模型，得到灰階圖片，接著將灰階圖片輸入給灰階圖片轉彩色圖片的上色模型，得到上色結果，最後，我們再使用圖像處理技巧優化輸出圖片，同時探討不同方法流程對上色結果造成的影響，尋找最佳解。

說明影片

https://www.youtube.com/watch?v=KfN6Av00KQ0