ColorFlow

ColorFlow是由清华大学与腾讯ARC实验室联合开发的图像序列着色模型，专注于在保持个体身份的前提下精细着色黑白图像序列。通过融合检索增强、上下文学习及超分辨率技术，ColorFlow实现了与参考图像一致的颜色效果，广泛应用于漫画、动画制作等领域。该模型在多项指标上表现出色，包括提升CLIP-IS、降低FID、提高PSNR和SSIM分数以及增强AS，为艺术行业提供了创新的着色解决方案。 ColorFlow的核心功能包括检索增强管道（RAP）、上下文着色管道（ICP）和引导超分辨率管道（GSRP）。其中，RAP利用参考图像池提取相关彩色图像块指导着色；ICP借助强大的上下文学习准确检索颜色身份，并采用双分支设计完成着色；GSRP则负责将低分辨率着色结果上采样为高分辨率彩色图像，增强细节表现力。此外，ColorFlow还结合了自我注意力机制、时间步采样策略以及屏幕风格增强技术，进一步优化着色效果。 ColorFlow的技术原理涵盖检索增强、上下文着色、超分辨率增强及多种辅助机制。其项目资源丰富，包括官方网站、GitHub代码库、HuggingFace模型库以及在线Demo，支持用户深入了解和使用该工具。ColorFlow在多个领域展现出广阔的应用前景，如漫画和卡通着色、老照片修复、电影后期制作、艺术创作以及教育实践。