MangaNinjia项目安装与配置指南-优快云博客

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MangaNinjia项目安装与配置指南

MangaNinjia Official implementation of "MangaNinja: Line Art Colorization with Precise Reference Following" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MangaNinjia

1. 项目基础介绍

MangaNinjia是一个开源项目，其主要实现了针对线艺术漫画的颜色填充技术。通过参考图像自动对齐和点控制，该项目可以加速动漫产业中的颜色填充过程。该项目是用Python语言编写的。

2. 项目使用的关键技术和框架

StableDiffusion: 一个基于深度学习的图像生成模型。
clip-vit-large-patch14: 用于图像特征提取的预训练模型。
control_v11p_sd15_lineart: 控制线艺术漫画的模型。
Annotators: 用于标注的工具。
Gradio: 用于创建演示界面的工具。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作：

确保您的计算机上已安装了Git。
安装conda，以便能够管理Python环境和依赖项。

安装步骤：

克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/ali-vilab/MangaNinjia.git
cd MangaNinjia

创建并激活conda环境：

conda env create -f environment.yaml
conda activate MangaNinjia

下载模型权重：

根据项目说明，权重文件可以从HuggingFace下载，但这里我们仅提供权重文件的目录结构说明：

-- checkpoints
|-- StableDiffusion
|-- models
|-- clip-vit-large-patch14
|-- control_v11p_sd15_lineart
|-- Annotators
|--sk_model.pth
|-- MangaNinjia
|-- denoising_unet.pth
|-- reference_unet.pth
|-- point_net.pth
|-- controlnet.pth

运行推理脚本：

进入scripts目录，并运行推理脚本：
```
cd scripts
bash infer.sh
```
所有结果将在output/目录下。
（可选）使用Gradio进行交互式演示：

修改./configs/inference.yaml文件，设置模型权重的路径。然后运行以下脚本：
```
python run_gradio.py
```
这将启动一个交互式界面，可以上传参考图像和目标图像，并进行颜色填充。