如何用AI给漫画一键上色？CycleGAN技术让黑白漫画秒变彩色！
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Manga-colorization---cycle-gan 想让珍藏的黑白漫画瞬间焕发色彩吗？今天为大家介绍一款基于CycleGAN技术的开源神器——Manga Colorization，它能自动将黑白漫画图片转换为色彩鲜艳的彩色版本，无需手动涂鸦，让漫画阅读体验直接升级！
🎨 什么是Manga Colorization？
Manga Colorization是一个利用深度学习中的CycleGAN（循环生成对抗网络） 实现的漫画自动上色工具。通过无监督学习技术，它能在没有成对训练数据的情况下，学习黑白漫画到彩色漫画的风格转换，让原本单调的线条画瞬间拥有丰富的色彩层次。
🖼️ AI上色效果有多惊艳？
下面是项目中实际处理的漫画上色对比图，左侧为黑白原图，右侧为AI上色结果：
AI漫画自动上色效果展示（左：黑白原图 / 右：彩色结果）
CycleGAN技术生成的漫画色彩还原度对比
从对比图可以看出，AI不仅准确识别了人物、背景等元素，还能根据漫画风格匹配合理的肤色、服装和场景色调，上色效果自然且富有层次感。
⚙️ 项目核心技术架构
该项目的核心代码位于 models/cycle_gan_model.py 和 models/networks.py，主要包含：
- 双生成器架构：分别负责"黑白→彩色"和"彩色→黑白"的双向转换
- 循环一致性损失：确保转换后的图像能再转换回原始风格
- 身份损失函数：保持图像内容结构不被破坏
这种设计让模型在没有人工标注的情况下，也能学习到高质量的色彩映射规律。
🚀 3步快速上手AI漫画上色
1️⃣ 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Manga-colorization---cycle-gan
2️⃣ 准备测试数据
将需要上色的黑白漫画图片放入 data/testA/ 目录（项目数据处理模块：data/unaligned_dataset.py）
3️⃣ 运行推理命令
python test.py --dataroot ./data --name manga_colorization --model cycle_gan --phase test --no_dropout
上色结果会自动保存到 results/manga_colorization/test_latest/images/ 目录，整个过程无需编写代码，小白也能轻松操作！
✨ 项目优势亮点
✅ 零标注需求：无需人工上色样本，直接学习漫画色彩规律
✅ 风格自适应：支持日漫、美漫等多种漫画风格的色彩转换
✅ 批量处理：通过 data/single_dataset.py 可实现文件夹批量上色
✅ 预训练模型：提供训练好的权重文件，无需从头训练
📚 适合谁使用？
- 漫画爱好者：给老漫画重新上色
- 创作者：快速生成彩色草稿
- AI学习者：研究CycleGAN在图像转换中的应用（核心代码：models/cycle_gan_model.py）
💡 进阶玩法提示
如果想优化上色效果，可以尝试：
- 调整 options/train_options.py 中的迭代次数和学习率
- 在 util/visualizer.py 中修改色彩增强参数
- 通过 data/aligned_dataset.py 制作对齐的训练样本提升模型精度
无论是漫画收藏者还是AI技术探索者，这款工具都能让你体验到人工智能在艺术创作中的神奇魅力。现在就动手试试，让你的黑白漫画库"活"起来吧！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
