ColorFlow

图像序列着色模型,保留细粒度身份信息

普通产品图像图像着色身份保留
ColorFlow是一个为图像序列着色而设计的模型,特别注重在着色过程中保留角色和对象的身份信息。该模型利用上下文信息,能够根据参考图像池为黑白图像序列中的不同元素(如角色的头发和服装)准确生成颜色,并确保与参考图像的颜色一致性。ColorFlow通过三个阶段的扩散模型框架,提出了一种新颖的检索增强着色流程,无需每个身份的微调或显式身份嵌入提取,即可实现具有相关颜色参考的图像着色。ColorFlow的主要优点包括其在保留身份信息的同时,还能提供高质量的着色效果,这对于卡通或漫画系列的着色具有重要的市场价值。
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