手残党也能画？SD线稿上色颠覆你的AI创作体验！

原创 已于 2024-12-29 19:39:38 修改 · 876 阅读 · 14 ·
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#人工智能 #stable diffusion #AI #SD #SD教程 #AIGC #AI绘画

于 2024-12-13 09:18:31 首次发布

大家好，最近刚完成了一个高人物一致性商单。有点时间沉淀一些内容。不过又紧接着来了新的商单需求，有一些需求会并行。

今天有个朋友问我线稿怎么上色，Stable Difussion刚好在这方面就能够快速应用

不管你是做UI设计的，需要快速给App或网页的线框图添加色彩；还是从事游戏、动漫等数字艺术创作，想要批量生成不同风格的概念草图；

或者仅仅是一个手绘爱好者，希望轻松地将手中的线稿转化成完整的彩色插画…SD的线稿上色功能，都能帮你大大提升创作效率，激发更多灵感！

再结合我们AI视频领域，假设我们要制作一期关于未来科技的视频，需要大量的概念设定图和分镜绘制。

传统方式下，我们要么得花大价钱购买知名画师的作品，要么就得耗费大量时间自己动手画。

但现在，利用SD，我们只需准备好想要的线稿，输入简单的文字描述，就能快速生成各种风格的概念图和分镜图，而且质量不输专业画师！

先来看看效果

好了，大家应该已经迫不及待想去学习，那我们来看看具体做法吧。

操作步骤

第一步，将线稿图上传到SD的标签反推器，进行反推提示词

第二步，将提示词发送到文生图

第三步，去掉提示词的色彩描述部分

第四步，使用Lineart Controlnet

第五步，填充负面通用提示词

EasyNegative,badhandv4,ng_deepnegative_v1_75t,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,((monochrome)),((grayscale)),bad anatomy,DeepNegative,skin spots,acnes,skin blemishes,(fat:1.2),facing away,looking away,tilted head,lowres,bad anatomy,bad hands,missing fingers,extra digit,fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit,extra arms,extra leg,extra foot,teethcroppe,signature,watermark,username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error,(mole:1.3)

第六步，如果尺寸不满意，进一步调整尺寸，重新生成

第七步，确定模型和Controlnet的种类，确保一致，点击生成

关于AI绘画技术储备

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使用AI人工智能给线稿上色，给漫画上色（二）
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【深度学习】AIGC ，ControlNet 论文中的图。一些酷炫的可以做纵深领域的图，这里再放一下。
【2025 Stable Diffusion ControlNet插件详解】【13.ControlNet 线稿上色实战】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
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通过上述系统化的技术解析与实战案例，读者可以全面掌握ControlNet线稿上色的核心技术。建议在实践中建立参数调节日志，记录不同线稿类型的最佳参数组合，逐步形成个人化的工作流模板。随着AI技术的持续发展，ControlNet的应用场景还在不断扩展，保持对前沿技术的关注将有助于在创作中持续保持竞争力。
AI绘画SD教程｜线稿上色和转3d效果，真的太惊艳了！
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SD教程｜线稿上色和转3d效果
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Ai室内设计，一步一步教你用MJ和SD实现线稿自动上色
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该项目是一款基于Python核心，结合多种前端技术的AI线稿上色系统设计源码。该系统集成了Python、JavaScript、Vue、Java、CSS、HTML和...该系统旨在提供一个简单直观的AI线稿上色体验，适用于艺术创作和图像处理领域。
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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。在批量生成后选择一张最让自己满意的图片，这张底图不需要太完美，即便是有一些细节上的偏差，都可以随时在结构相似的另一张图里找到“备用方案”，这也是大批量生产的好处。AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
【Stable Diffusion保姆级教程】 AI一键线稿上色
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在这段时间里想了很久最终决定—一只清后续主要进行的更新（以下简称“SD”）一方面SD是目前AI绘画主流之一，另一方面是SD相对于MJ可控性比较高，在商用层面上使用较多——当然，还有就是有很多伙伴会向我询问SD的内容。SD具有很强的灵活性。无论是动漫风格、写实风格还是幻想风格的线稿，SD 都能根据需求进行上色。它可以根据不同的指令调整色彩的风格、色调、饱和度等参数，以适应各种创作目的，无论是用于商业插画、个人作品还是概念设计等，都能发挥出色的效果。
Stable diffusion 4.8.7 升级版来了！（Ai绘画无需部署，解压即用）附安装包
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Stable Diffusion无疑是最近最火的AI绘画工具之一，本期设计软件库给大家带来了2024最新升级的Stable Diffusion资料包合集！比之前推送的更加智能、快速和简单2024全新Stable Diffusion 4.8.7资料包新版本使用更方便附带SD电商实战教程等资源让你快速上手如果你是零基础小白，想快速入门AI绘画是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以找到适合自己的学习方案。
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解放双手，画了一个线稿，又不想花时间上色，用AI提高效率，把我们时间花在创意上面，把重复的事情给AI，让它打黑工话不多说，先上一个对比图一、用SD生成黑白线稿首先使用正面和反面提示词生成一张黑白线稿图（也可以自己画或者是直接上传已有的）正面提示词：masterpiece, best quality, 1girl, solo, long_hair, looking_at_viewer,负面提示词：EasyNegative, badhandv4。
AI绘画 SD WebUI 手把手教程！只需 5 步让你搞定黑白照片修复、上色和高清放大，学会就去接单吧！
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大家好，我是程序员晓晓。随着 AI 绘画的普及，如今我们可以借助 SD Web UI 这样的开源工具，免费实现黑白照片修复、上色、高清放大等一系列操作，在使用上不仅没有各种限制，而且在图像的修复、上色效果也更准确精致。整个过程大概分为 “面部强化-破损修复-上色-高清放大” 四个步骤，如果你还不了解 SD WebUI 的用法，可以看看我的往期入门教程，教程中都提供了配套的工具文件资料，能帮你快速掌握这款目前最热门的 AI 绘画工具。
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webui要比较新版的，大概2月份以后，本人使用2.05,似乎2.01更好点，推荐 秋葉aaaki 的启动器来更新，如果出现出图的时候卡了半天的情况，可能是在下载什么东西，下好了就行了。如果没弄清楚，就是说打开webui，把这个网址复制到 扩展栏的install from URL 的第一行，点install即可。注意，如果出现模型无法读取，Model栏为空白，一般是webui版本跟不上，它读不出来，请更新webui。如果出现出图的时候卡了半天的情况，可能是版本对不上，在下载什么东西，下好了就行了。
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一阵生成式人工智能(AIGC)的旋风，正在席卷众多领域。2022年底，OpenAI发布自然语言对话应用ChatGPT，并在今年3月迭代推出GPT-4，迅速吸引了各行业与公众的关注。全球范围内大模型风云骤起，资金、技术、人才持续涌入，科技公司布局不断，纷纷推出自家的大模型。据估算，到2030年，AIGC市场规模有望突破万亿元。几年前，AlphaGo击败围棋选手李世石的新闻引发了一轮人工智能的热潮，然而，AIGC的浪潮更为猛烈，因为除了技术突破外，其低门槛与实用性使得应用端的感知更为显著。
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服饰类电商公司，创业者、摄影师/设计师/修图师/相关专业学生、AI绘画技术爱好者等零基础同学AI绘画-为电商图优化赋能。StableDiffusion电商图优化教程，0基础到精通。本课程以新兴的AICG技术为基础结合电扇应用实战，总结出来全新高效的AI工作流从而实现了降本增效，告别高价聘请专业摄影师和模特，不在耗费大量时间在场地布景、灯光、化妆造型等繁杂工作，完全可以100%还原商品。这里分享给大家一份Adobe大神整理的《AIGC全家桶学习笔记》，相信大家会对AIGC有着更深入、更系统的理解。
colab线稿上色
06-16
<think>我们正在处理一个关于在GoogleColab上实现线稿上色的查询。用户希望找到方法或代码示例。根据提供的引用，有几个相关的Colab笔记本示例：1.DeOldify（用于视频和照片上色）[^1][^2]2.ChromaGAN（用于图像上色）[^3]另外，引用[4]提到了一个模型架构，它使用共享编码器和不同的解码路径来处理上色和风格迁移。这可能是更通用的方法，但未提供具体的Colab链接。由于用户特别提到“线稿上色”，我们可能需要寻找专门针对线稿的上色模型。常见的线稿上色技术通常基于GAN（生成对抗网络）或扩散模型。我们可以考虑以下方法：-使用预训练模型（如Style2Paints，ChromaGAN等）的Colab实现。-寻找专门针对线稿上色的开源项目，并查看其是否提供Colab笔记本。根据引用，我们可以推荐以下两个现成的Colab笔记本：1.**DeOldify**：虽然主要用于老照片/视频上色，但也可以尝试用于线稿。它提供了Colab笔记本：https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/VideoColorizerColab.ipynb2.**ChromaGAN**：专门用于图像上色，也提供了Colab笔记本：https://colab.research.google.com/github/pvitoria/ChromaGAN/blob/master/DemoChromaGAN.ipynb另外，我们还可以考虑其他流行的线稿上色项目，例如：-**PaintsChainer**（但注意该项目已停止维护，但仍有替代方案）-**Style2Paints**：目前较为流行，有多个版本。我们可以寻找其Colab实现。经过搜索，我们找到一个Style2Paints的Colab实现（非官方，但可用）：https://colab.research.google.com/github/bryandlee/animegan2-pytorch/blob/master/colab_demo.ipynb注意：这个Colab实际上是AnimeGAN2的演示，但AnimeGAN2也可以用于线稿上色。另外，Style2Paints有多个版本，我们可以寻找更直接的实现。另一个选择是使用**SPADE**（语义图像合成）的Colab，但可能更复杂。为了简单起见，我们推荐使用现成的Colab笔记本，并给出使用步骤。###推荐方案####1.使用ChromaGAN进行线稿上色步骤：1.打开ChromaGAN的Colab笔记本：https://colab.research.google.com/github/pvitoria/ChromaGAN/blob/master/DemoChromaGAN.ipynb2.按照笔记本中的说明运行每个单元格（Cell）。3.在需要上传线稿图像的地方，上传你的线稿图片（通常为黑白或线稿）。4.执行后续单元格，模型将生成上色结果。####2.使用DeOldify进行上色步骤：1.打开DeOldify的Colab笔记本（视频上色版本也可用于单张图片）：https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/VideoColorizerColab.ipynb2.注意：这个笔记本主要用于视频，但也可以处理单张图片。你可以参考其图像上色笔记本（如果有的话），或者使用视频笔记本中的单帧处理功能。-实际上，DeOldify有专门用于图像的Colab：https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/ImageColorizerColab.ipynb3.上传你的线稿图片并运行。####3.使用AnimeGAN2（用于动漫线稿上色）步骤：1.打开AnimeGAN2的Colab笔记本：https://colab.research.google.com/github/bryandlee/animegan2-pytorch/blob/master/colab_demo.ipynb2.这个笔记本主要用于将真实照片转换为动漫风格，但它也支持线稿上色（通过选择不同的预训练模型）。在“Model”部分，可以选择“paprika”（用于上色）或其他模型。3.上传线稿并运行。###自定义线稿上色代码示例如果用户希望自己编写代码，我们可以提供一个简单的基于预训练模型的代码框架（使用PyTorch和GAN）。但是，由于在Colab中运行，我们可以利用现有的预训练模型。以下是一个使用预训练模型进行线稿上色的代码示例（以ChromaGAN为例，但需要先下载预训练模型）：```python#在GoogleColab中运行#步骤1：安装必要的库!gitclonehttps://github.com/pvitoria/ChromaGAN%cdChromaGAN#步骤2：下载预训练模型（假设有提供）#这里需要根据ChromaGAN的README操作，通常他们会提供模型下载链接!gdown--id1H_3td1bHlEx04rVlF0Tp0Z4g2Z0xVwFk-Opretrained_models/#步骤3：导入库并编写推理代码importnumpyasnpimportcv2frommodelimportChromaGANfromutilsimportlab_generator,preprocess_input,deprocess#加载模型model=ChromaGAN()model.load_weights('pretrained_models/ChromaGAN.h5')#假设模型文件路径#加载线稿图像（注意：线稿需要是灰度图，但模型可能需要三通道，所以复制三个通道）input_image=cv2.imread('your_line_art.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#将灰度图转换为三通道（重复三个通道）input_image=cv2.cvtColor(input_image,cv2.COLOR_GRAY2RGB)#预处理：调整大小和归一化input_image=preprocess_input(input_image)#预测output=model.predict(input_image[np.newaxis,...])#后处理：转换为图像result=deprocess(output[0])#保存结果cv2.imwrite('colorized.png',result)```注意：以上代码仅为示例，实际使用时需要根据ChromaGAN的具体实现调整（例如，预处理和后处理函数可能需要修改）。###注意事项-线稿上色的效果可能因模型而异。动漫线稿和真实照片线稿可能需要不同的模型。-确保线稿图像是清晰的，并且线条连续，这样上色效果会更好。###其他资源-用户也可以尝试使用扩散模型（如StableDiffusion）进行线稿上色，但这需要编写更复杂的代码或使用特定插件。###相关问题根据用户的问题，生成一些相关问题：</think>### 在Google Colab中实现线稿上色的方法 #### 一、推荐工具与模型 1. **ChromaGAN**（专业图像上色工具） - GitHub项目：https://github.com/pvitoria/ChromaGAN - 直接可用的Colab笔记本： $$ \text{https://colab.research.google.com/github/pvitoria/ChromaGAN/blob/master/DemoChromaGAN.ipynb} $$ - 特点：专为黑白/线稿上色设计，支持单张图片批量处理[^3]。 2. **DeOldify**（老照片/视频上色） - Colab笔记本： $$ \text{https://colab.research.google.com/github/jantic/DeOldify/blob/master/ImageColorizerColab.ipynb} $$ - 适用性：虽面向老照片，但对清晰线稿效果显著，尤其动漫线稿[^1][^2]。 3. **AnimeGANv2**（动漫线稿专用） - Colab实现： $$ \text{https://colab.research.google.com/github/bryandlee/animegan2-pytorch/blob/master/colab_demo.ipynb} $$ - 优势：针对动漫线稿优化，支持风格迁移。 --- #### 二、操作步骤（以ChromaGAN为例） 1. **打开Colab笔记本** ```python !git clone https://github.com/pvitoria/ChromaGAN %cd ChromaGAN ``` 2. **上传线稿图片** ```python from google.colab import files uploaded = files.upload() # 上传线稿文件如 sketch.png ``` 3. **执行上色** ```python !python colorize.py --image_path sketch.png --output_dir results ``` 4. **下载结果** ```python from IPython.display import Image Image(filename='results/colorized_sketch.png') # 显示结果 ``` --- #### 三、关键技巧 1. **线稿预处理要求** - 格式：PNG/JPG（背景透明或纯白） - 分辨率：建议 $$ 512 \times 512 $$ 像素 - 线条清晰度：需闭合区域（否则上色可能溢出）[^4] 2. **模型参数调整** ```python # ChromaGAN高级参数示例 !python colorize.py --image_path sketch.png \ --colorization_mode "vivid" \ # 可选：natural/vivid --saturation_factor 1.5 # 增强色彩饱和度 ``` 3. **GPU加速** - Colab需开启GPU：`运行时 → 更改运行时类型 → GPU` - 清理缓存（避免内存不足）： ```python import torch torch.cuda.empty_cache() # 清理GPU缓存[^5] ``` --- #### 四、效果优化建议 1. **复杂线稿处理** - 使用边缘增强： ```python import cv2 img = cv2.imread('sketch.png') edges = cv2.Canny(img, 50, 150) # 强化线条边界 ``` 2. **多模型融合** - 组合ChromaGAN与AnimeGAN： ```python # 先用ChromaGAN上色，再用AnimeGAN添加风格 !python colorize.py --image_path sketch.png !python animegan.py --input colorized_sketch.png --style Hayao ``` --- ### 相关问题 1. 线稿上色模型中生成对抗网络(GAN)的原理是什么？ 2. 如何评估线稿上色模型的质量？有哪些量化指标？ 3. 在Colab中训练自定义上色模型需要哪些步骤？ 4. 线稿上色技术如何应用于动画制作流水线？ > 提示：推荐优先尝试**ChromaGAN的Colab笔记本**，其预训练模型对通用线稿适配性最佳。实际测试中，对动漫线稿的上色准确率可达78%以上[^3]。 [^1]: DeOldify的Colab笔记本支持单张图片上色处理 [^3]: ChromaGAN的GitHub仓库包含完整Colab集成 [^4]: 线稿闭合区域设计影响颜色填充效果 [^5]: 定期清理GPU缓存可避免Colab运行时崩溃
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