MangaNinja ist eine referenzgesteuerte Methode zum Kolorieren von Lineart. Durch sein einzigartiges Design wird eine präzise Transkription von Figurendetails sichergestellt. Dies beinhaltet einen Block-Shuffle-Modul, der das korrespondierende Lernen zwischen Referenz-Farbbildern und dem Ziel-Lineart fördert, sowie ein punktgesteuertes Kontrollschema für eine feingranulare Farbanpassung. Das Modell zeigt in selbst gesammelten Benchmark-Tests hervorragende Leistungen und übertrifft aktuelle Lösungen in Bezug auf die Genauigkeit der Kolorierung. Darüber hinaus zeigt die interaktive Punktkontrolle großes Potenzial bei der Bearbeitung komplexer Szenarien (wie extreme Posen und Schatten), der Kolorierung über mehrere Charaktere hinweg und der Koordination mehrerer Referenzen – Herausforderungen, die bestehende Algorithmen nur schwer bewältigen. MangaNinja wurde von Forschern der Universität Hongkong, der Hong Kong University of Science and Technology, des Tongyi Labors und der Ant Group gemeinsam entwickelt. Die zugehörige Forschungsarbeit wurde auf arXiv veröffentlicht, und der Code ist Open Source.