别再只拿一张图Style2Paints 线稿分层上色指南【免费下载链接】style2paintssketch style paints :art: (TOG2018/SIGGRAPH2018ASIA)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/style2paintsStyle2Paints 是一个 AI 线稿上色工具它沿着画师的平涂→渐变→阴影流程输出可编辑的 PSD 图层而不是一张合成死图。本文带你快速跑通线稿 AI 上色的最快路径看懂它的输入体系、拆层机制与许可证边界。它解决的是什么问题做过 AI 上色的人都遇到过同一个抱怨不管跑得多好最后只给你一张 JPG。想改裙子颜色重新画。想调阴影做不到。合成图是个黑盒动不了。而画师真正的上色流程是分层的先出草稿再平涂然后加渐变和细节最后铺阴影。对应的文件结构是 lineart 层 flat color 层 gradient 层 shading 层每一层都能单独改。Style2Paints V4 的定位就是把 AI 塞进这条标准工作流里——每一步都产出独立的分层结果而不是单一文件。它输出的不是 JPG/PNG是可以直接拖进绘画软件继续加工的 PSD 图层。五分钟跑起来最省事的路线是官方 V4.5 免安装二进制版Windows x64从 README 给出的 Google Drive 或百度网盘渠道下载解压后双击运行即可。不用装 CUDA不用配 Python体验上就像启动一个普通视频游戏。想啃源码的话仓库里 V4.5 与 V4 的服务端实现都齐全可以用git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/style2paints拿到全部代码。源码跑动的硬件门槛是 CUDA 10.0 CuDNN 7 Python 3.6。V4.5 源码路线先装依赖再把软件包style2paints45beta1214B.zip里的模型文件inception.net、gau.npy、refs.net等放进s2p_v45_server/nets/目录然后启动pip install opencv-contrib-python4.1.0.25 pip install tensorflow_gpu1.14.0 pip install bottle0.12.10 pip install tqdmcd s2p_v45_server python Style2PaintsV45_source.pyV4 源码路线进入 V4/s2p_v4_server/ 目录pip install -r requirements.txt装完依赖后执行python server.py。两个版本都监听 8233 端口服务就绪后浏览器打开http://127.0.0.1:8233/index.html就能开始上色。新手常慌的一点启动时刷出WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file...这类日志README 明确说了这是正常现象忽略即可。你能喂给它什么输入是一必选、三可选每项控制的东西各不相同线稿必选。唯一必填项上色对象本身。服务端会为每次上传建立独立会话保存 1024/512/256 三档分辨率的线稿供后续请求复用。提示色点可选。在画布上点几个彩色点AI 就把对应区域往那个颜色靠。这是最关键的干预通道。工程上限单次请求超过 500 个点会被服务端直接拒绝落盘时 y 坐标会被翻转1 - y属于内部坐标约定使用时无需关心。颜色风格参考图可选。代码里叫face。不指定就从内置参考库选也可以上传自己的图。服务端把它的饱和度放大两倍s_enhance系数 2.0再降采样成 14x14 的全局提示整张图的色调就往你给的参考偏。不传的话配色由模型自由发挥。光源位置与颜色可选。决定渲染阶段的阴影朝向与色温。不传则走默认光照只影响最后一步的观感。它怎么把一张图拆成几层输出 PSD 图层不是营销话术它对应管线上一个个真实的处理阶段每个阶段各产出一部分结果。线稿预处理闭区域填充上传后服务端先调用double_fill做 trapped-ball fill把线条围出来的封闭区域全部找出来切分成连通块。算法在 V4/s2p_v4_server/linefiller/ 子模块trappedball_fill.py、thinning.py等里填充结果压缩成sketch.fill文件之后所有请求共享。这些区域是后面平涂的几何先验——哪个区域填什么颜色基本由这一步框定。粗上色 careless先出大感觉go_head融合两类条件降采样到 14x14 的全局风格参考global_hint以及把局部色点画进四通道提示图RGB alpha形成的 local hint。网络输出第一版上色。这一步对应画师的平涂环节产出前两类输出自动颜色平铺无线条版、带黑线版。精上色 careful在平涂之上做细化go_render拿上一阶段的平涂结果flat_careless当条件配合inception提取的特征做渲染级精化。内部是一条多级后处理管线按线稿建稀疏矩阵做全局优化导向滤波平滑HDR 三区间映射校正明暗l0Smooth平涂化最后回到 YUV 空间与原图做亮度融合。这一阶段覆盖第三到第五类输出自动上色无线条、带黑线、带彩色线条外加 smoothed / flat / blended 等形态变体。颜色分解自动平涂到 PSD 图层要得到真正独立的平涂色层服务端把上色结果的色彩用MiniBatchKMeans(8)聚成 8 个代表色再由get_ini_layers把每个色块投影成一张 RGBA 图层颜色 alpha 覆盖关系最后improve_layers反向重建一次消掉层间误差。8 张 RGBA 能拼回完整结果——这就是固有色层可以单独导出、拿去改色的机制。光照渲染一套简化 Blinn-Phong渲染前依次经go_mat抠像、shade_fill阴影填充、go_norm法线估计产出 matting、depth、normal 三张中间层最后small_render合成光照。参数是简化版 Blinn-Phong环境光amb 0.55、平行光Plight 0.8、高光系数ks 0R/G/B 三通道分别用 1.35 / 1.50 / 1.58 的菲涅尔幂次模拟冷色高光、暖色漫反射的材质感。光源颜色、高度h乘 600 换场景单位、四象限方向d都来自客户端参数。这一步交付最后两类输出自动渲染分离图层、渲染后的完整上色图。V4.5 的模型架构速览7 个 Keras 模型在make_graph启动时全部加载分工明确模型文件角色tail.net线稿预处理 / 提线reader.net读取特征提供全局色彩统计head.net/neck.net上色主网络head 管大局neck 管细化inception.net渲染阶段特征提取render_head.net/render_neck.net渲染精化的两段网络另有nets/gau.npy提供预计算高斯核用于平滑nets/refs.net是内置参考风格图库。推理采用分块滑窗大图切成 64 像素的块每块带 20 像素对称 padding 重叠逐块推理再拼接——原因很直白控制显存。输出怎么用把 7 类输出对工作流步骤自动颜色平铺、无线条——固有色/底色层方便改色自动颜色平铺、带黑线——可直接用的平涂状态自动上色、无线条——渐变结果自动上色、带黑线——日常最常用的一张自动上色、带彩色线条自动渲染分离图层——阴影相关的独立图层自动渲染后的完整上色图——最终合成。这些分层天然是 PSD 形态拖进画师软件就能继续加工不用再抠线稿、再上色。质量分级上项目给了三档只传线稿、选风格、放光源结果直接可用叫全自动需要点几个色点纠正叫半自动半自动但纠正点少于 10 个叫几乎全自动。README 展示的样例约一半全自动、其余全部几乎全自动且都能在 15 次点击以内达成。交互逻辑就是点了、改了、再点点得越准精化阶段越贴合你的意图。版本选择与许可证边界先说版本V5 还在 preview、未正式发布当前稳定主线是 V4 与 V4.5。如果你奔着 V5 去不必再装 V4/V4.5反过来要现在就用的工具拿 V4.5 就行。学术脉络很短一行V1 发表于 ACPR 2017V3 发表于 TOG 2018V5Project SEPA发表于 CVPR 2021。许可证三条规则记牢全部代码以 Apache-2.0 发布可自由修改分发所有预训练模型权重与二进制发行版保留全部权利AI 上色产出的图片归你所有不附加任何额外许可证商用可。提醒一句生产环境部署时模型权重与官方二进制需要单独向项目方获取授权。小结Style2Paints V4/V4.5 的核心设计只有一句话不替代画师而是贴着画师的工作流走。线稿加上可选的提示点、风格参考、光照参数经过闭区域填充、两阶段粗精上色、KMeans 颜色分解与简化光照渲染最终产出能直接流入真实上色流程的分层资产。这套分层资产思路也正是理解 V5Project SEPACVPR 2021Split Filling 机制的起点。【免费下载链接】style2paintssketch style paints :art: (TOG2018/SIGGRAPH2018ASIA)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/style2paints创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
