ColorFlow：清华大学与腾讯ARC实验室联合研发的图像序列着色模型

在当今数字化时代，图像与视频处理技术在各行各业中发挥着越来越重要的作用。特别是在艺术创作、动画制作以及漫画出版等领域，图像着色是一项关键任务。然而，传统的着色方法往往耗时长、成本高，难以满足大规模生产的需求。为了应对这一挑战，清华大学与腾讯ARC实验室联合研发了一款名为ColorFlow的新型图像序列着色模型。本文将对ColorFlow进行详细介绍。

一、ColorFlow是什么

ColorFlow是一款基于深度学习技术的图像序列着色模型，旨在解决在黑白图像序列上色的同时，保持角色和物体身份一致性的问题。该模型通过利用上下文信息和参考图像池，为黑白图像序列生成准确且一致的颜色，适用于漫画、动画制作等工业应用。ColorFlow的推出，不仅提高了图像着色的效率和质量，还为艺术行业提供了新的着色标准。

二、功能特色

1. 保持角色身份一致性

ColorFlow采用创新的检索增强上色管道和上下文学习技术，能够在为黑白图像序列着色的同时，保持角色和物体身份的一致性。这一功能对于漫画和动画制作尤为重要，因为角色和物体的颜色是其身份和特征的重要组成部分。ColorFlow通过参考图像池中的彩色图像块，指导着色过程，确保生成的彩色图像与参考图像在颜色上保持一致。

2. 双分支设计提升上色效果

ColorFlow采用双分支设计，分别用于色彩身份提取和实际上色。这一设计提高了上色的效果和效率。色彩身份提取分支通过强大的上下文学习能力，准确检索颜色身份;实际上色分支则基于检索结果，对黑白图像进行着色。两个分支的协同工作，使得ColorFlow能够生成更加准确和一致的彩色图像。

3. 超分辨率技术增强输出质量

ColorFlow还引入了引导超分辨率管道，通过上采样低分辨率的着色输出，产生高分辨率的彩色图像。这一技术增强了细节恢复，提高了输出质量。对于需要高质量输出的应用场景，如动画制作和漫画出版，这一功能尤为重要。

4. 自我注意力机制优化着色过程

在扩散模型中使用自我注意力机制是ColorFlow的另一大特色。通过将参考图像和灰度图像放在同一个画布上，提取特征并逐层输入到扩散模型中进行着色，ColorFlow能够更好地利用上下文信息，优化着色过程。这一机制提高了着色的准确性和一致性。

5. 屏幕风格增强提升适应性

ColorFlow还引入了屏幕风格增强技术，通过对灰度图像和ScreenVAE输出进行随机线性插值，增强输入图像的风格适应性。这一技术使得ColorFlow在处理不同风格的图像时更加灵活和高效。

三、技术细节

1. 检索增强管道(RAP)

检索增强管道是ColorFlow的核心组成部分之一。它基于预训练的CLIP图像编码器生成输入图像和参考图像的嵌入，并通过计算余弦相似度来识别最相似的参考图像块。这些参考图像块将用于后续的着色训练。RAP通过利用参考图像池中的彩色图像块，指导着色过程，确保生成的彩色图像与参考图像在颜色上保持一致。

2. 上下文着色管道(ICP)

上下文着色管道是ColorFlow的另一个重要组成部分。它基于强大的上下文学习来准确检索颜色身份，并采用双分支设计进行着色。ICP引入了一个辅助分支“Colorization Guider”，该分支整合条件信息，并基于U-Net扩散模型逐步整合特征，实现像素级的条件嵌入。使用轻量级LoRA方法对预训练的扩散模型进行微调，可以保留其着色能力，同时提高上色的准确性和效率。

3. 引导超分辨率管道(GSRP)

引导超分辨率管道是ColorFlow用于提高输出质量的关键技术之一。它通过将高分辨率黑白图像与低分辨率彩色输出结合，增强细节恢复并提升输出质量。GSRP采用先进的超分辨率技术，对上采样后的低分辨率着色输出进行处理，产生高分辨率的彩色图像。

4. 自我注意力机制

在扩散模型中使用自我注意力机制是ColorFlow的一大创新点。通过将参考图像和灰度图像放在同一个画布上，提取特征并逐层输入到扩散模型中进行着色，ColorFlow能够更好地利用上下文信息，优化着色过程。自我注意力机制提高了着色的准确性和一致性，特别是在处理复杂场景和细节丰富的图像时表现尤为出色。

5. 屏幕风格增强

屏幕风格增强技术是ColorFlow用于提高适应性的一种有效方法。通过对灰度图像和ScreenVAE输出进行随机线性插值，可以增强输入图像的风格适应性。这一技术使得ColorFlow在处理不同风格的图像时更加灵活和高效。

四、应用场景

1. 漫画制作

漫画是ColorFlow的主要应用场景之一。通过将黑白漫画图像序列输入到ColorFlow模型中，可以自动生成彩色漫画图像序列。这一过程不仅提高了漫画制作的效率，还保持了角色和物体身份的一致性，使得彩色漫画更加生动和逼真。

2. 动画制作

动画制作是另一个重要的应用场景。通过将黑白动画图像序列输入到ColorFlow模型中，可以自动生成彩色动画图像序列。这一过程不仅提高了动画制作的效率，还保持了角色和物体身份的一致性，使得彩色动画更加流畅和连贯。

3. 黑白电影着色

黑白电影着色也是ColorFlow的一个潜在应用场景。通过将黑白电影图像序列输入到ColorFlow模型中，可以自动生成彩色电影图像序列。这一过程不仅为黑白电影增添了新的视觉体验，还保持了电影场景和角色身份的一致性。

4. 图像修复与增强

除了漫画和动画制作外，ColorFlow还可以用于图像修复与增强。例如，对于受损或褪色的黑白图像，可以通过ColorFlow模型进行着色修复和增强处理。这一过程不仅恢复了图像的色彩信息，还提高了图像的质量和观赏性。

五、相关链接

• 项目官网：https://zhuang2002.github.io/ColorFlow

• GitHub 仓库：https://github.com/TencentARC/ColorFlow

• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/TencentARC/ColorFlow

• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.11815

• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/TencentARC/ColorFlow

六、总结

ColorFlow是一款基于深度学习技术的图像序列着色模型，通过利用上下文信息和参考图像池，为黑白图像序列生成准确且一致的颜色。该模型具有保持角色身份一致性、双分支设计提升上色效果、超分辨率技术增强输出质量、自我注意力机制优化着色过程以及屏幕风格增强提升适应性等特色功能。ColorFlow适用于漫画制作、动画制作、黑白电影着色以及图像修复与增强等应用场景，为艺术行业提供了新的着色标准。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，相信ColorFlow将在未来发挥更加重要的作用。