近日，由清华大学和腾讯ARC实验室联合研发的ColorFlow模型，以其在图像序列着色领域的创新技术，开启了工业级应用的新篇章。
1、ColorFlow：精细身份保持的图像序列着色
ColorFlow模型是首个为图像序列着色而设计的模型，它专注于在着色过程中保持人物和物体的精细身份（ID）。通过利用上下文信息，ColorFlow能够从参考图像池中准确生成黑白图像序列的颜色，包括人物的头发颜色和服饰，确保与参考图像的颜色一致性。
2、三阶段扩散模型：工业级应用的革新
ColorFlow采用三阶段扩散模型框架，专为工业级图像序列着色而设计。与现有方法不同，ColorFlow不需要每个ID的微调或显式的ID嵌入提取，而是提出了一种新颖的鲁棒且通用的检索增强着色流程，用于着色具有相关颜色参考的图像。该流程还包括双分支设计：一个分支用于颜色身份提取，另一个分支用于着色，充分发挥了扩散模型的优势。
3、自注意力机制：上下文学习和颜色身份匹配
ColorFlow利用扩散模型中的自注意力机制，实现了强大的上下文学习和颜色身份匹配。这一机制不仅提高了着色质量，还确保了在不同图像序列中保持颜色身份的一致性。
4、ColorFlow-Bench：全面的基准测试
为了评估ColorFlow模型的性能，研究团队引入了ColorFlow-Bench，这是一个全面的参考图像着色基准测试。测试结果显示，ColorFlow在多个指标上超越了现有模型，为序列图像着色树立了新的标准，并可能对艺术产业产生积极影响。
5、与现有技术的比较：ColorFlow的优势
在漫画着色和动画故事板着色方面，ColorFlow展现出了卓越的美学质量，其生成的颜色更接近原始图像。与现有技术相比，ColorFlow在参考图像输入的模型中表现最佳，无论是在没有参考图像输入的Manga Colorization V2 (MC-v2)和AnimeColorDeOldify (ACDO)，还是基于参考图像的Example Based Manga Colorization (EBMC)和ScreenVAE中，ColorFlow都取得了最佳结果。
6、多样化的艺术背景应用
ColorFlow的应用不仅限于漫画着色，它还能够适应多种艺术背景，包括黑白漫画、线稿艺术、现实世界照片和卡通故事板。
ColorFlow的问世，不仅标志着图像序列着色技术的重大进步，也为数字艺术创作和工业应用提供了新的可能性。随着技术的不断成熟和应用的拓展，ColorFlow有望在未来的艺术创作和视觉呈现中扮演更加重要的角色。
