Cobra：用更广泛的参考图像实现高效的线稿上色

每个人都有一个漫画梦，自己就是那个漫画的主角。

想象一下，你正在为一部刚刚创作好的漫画上色，每一页上都有着不同的角色、物体和背景，每个角色都有特定的发色、服装和特征，必须在整部漫画中保持一致。这就像我们小时候玩的"填色游戏"，但漫画上色的规则却极其复杂——你必须记住数百个角色和物品的正确颜色，不能出错。

传统的漫画上色方法有几种：使用固定的色板（就像是一组预先定义好的颜色）、色彩提示（在特定区域标注颜色）或文字控制（用文字描述需要什么颜色）。但这些方法要么限制了艺术表现，要么需要大量的手动操作，难以满足漫画产业对高效率、高质量上色的需求。

这正是漫画产业长期面临的困境。

这让我想起日本漫画大师鸟山明的一个趣闻。在创作《龙珠》时，他特意给孙悟空设计了橘红色的武道服，原因很简单："这个颜色最容易保持一致。"原来即便是大师，也会被色彩连续性问题困扰。

现在，AI技术正在改变这个延续数十年的创作难题。

Cobra：一种革命性的解决方案

Cobra就像是一位拥有"超级记忆力"的漫画上色助手。它最大的创新在于可以同时参考200多张已上色的图像，从中精准地学习和应用每个角色和物品应该使用的颜色。这就好比一个经验丰富的漫画上色师，可以翻阅整部漫画的已完成部分来确保新页面的颜色与之前完全一致。

具体来说，Cobra的工作方式可以类比为一个高效的厨房团队。想象一下，线稿就是一份没有标注颜色的食谱，而参考图像则是之前做好的菜肴照片。Cobra会先从一个大型"食谱库"（参考图像池）中找出最相似的菜肴照片，然后根据这些照片指导新菜的制作（上色）。

更重要的是，Cobra还引入了四项关键创新，就像厨房里的四个革命性工具：

多身份一致性：就像厨师确保同一种菜在不同时间做出来的味道一致。Cobra通过空间连接干净的参考图像来确保上色结果与参考图像中的颜色保持一致。

高效注意力设计：传统方法就像每个厨师都要和其他所有厨师交流，效率低下。Cobra通过因果稀疏注意力机制，减少了不必要的"交流"，大大提高了处理速度。

灵活位置编码：就像厨房里可以灵活安排工作台位置。Cobra的"本地化可重用位置编码"使系统能够处理任意数量的参考图像，而不受预设限制。

色彩提示集成：如同厨师可以接受特定调味指令。用户可以通过添加色彩提示点来精确控制上色过程中特定区域的颜色。

Cobra如何工作？

让我们深入了解Cobra的"厨房"是如何运作的：

因果稀疏DiT：高效的信息处理系统

传统的注意力机制（想象所有厨师之间的全方位交流）在处理大量参考图像时效率极低。如果有N张参考图像，计算复杂度会随着N的平方增长，这就像厨师数量翻倍，沟通成本却翻四倍一样不经济。

Cobra采用了一种创新的方法。首先，它引入了"稀疏注意力"——参考图像之间不需要相互交流，只需要与目标线稿交流，这将复杂度从N²降低到N。其次，它采用了"因果注意力"，参考图像只需要单向地向线稿提供信息，而不需要双向交流，进一步提高效率。最后，它使用了"KV-Cache"技术，这就像是预先准备好的食材和调料，不需要每次都从头准备。

这三步优化将计算复杂度从O(T × (S²ₗ + 2N × Sₗ × Sᵣ + N² × S²ᵣ))降低到O(T × (S²ₗ + N × Sₗ × Sᵣ) + N × S²ᵣ)，使处理200多张参考图像成为可能，同时保持极高的推理速度。

本地化可重用位置编码：灵活的空间安排

想象你需要在一个有限大小的厨房里安排越来越多的厨师。传统方法要么限制厨师数量，要么延展厨房导致工作效率下降。Cobra提出了一个巧妙的解决方案：将厨房（线稿图像）分成四块区域，每个区域配备若干最合适的厨师（相关参考图像）。

具体来说，系统将线稿分为左上、左下、右上、右下四个区域，每个区域检索最相似的参考图像。这种方法不仅可以处理任意数量的参考图像，还能保持空间上的本地相关性，确保上色时参考的是最相关的图像区域。

线稿指导器：精确控制和灵活使用

线稿指导器就像是主厨，负责整合线稿信息和用户的色彩提示，确保上色过程精确受控。它采用了两项创新技术来提高适应性：

• 线稿风格增强：混合不同风格的线稿提取器输出，使系统能够适应不同艺术家的线稿风格。这就像训练厨师适应不同的食谱书写风格。
• 提示点采样策略：智能选择色彩提示点的位置，避免在边缘交叉处产生歧义。这就像确保调味指令精确到位，不会出现"是加盐还是加糖"的混淆。

Cobra的惊人效果

研究团队建立了一个名为Cobra-bench的基准测试集，包含30个漫画章节，每章有50张线稿图像和100张参考图像，用于全面评估Cobra的性能。

与现有技术相比，Cobra在几乎所有指标上都取得了显著提升：

在CLIP图像相似度、FID分数、PSNR、SSIM和美学分数等五个评价指标上，Cobra都优于ColorFlow和IP-Adapter等竞争方法。特别是，在处理具有阴影的线稿时，Cobra的CLIP-IS达到0.9264（相比ColorFlow的0.9198），FID降至18.84（相比ColorFlow的21.79）。

更重要的是，Cobra在效率方面也实现了革命性突破。在640×1024分辨率下使用12张参考图像时，Cobra的处理时间仅为0.31秒（相比ColorFlow的1.03秒），内存占用仅为9.3GB（相比ColorFlow的36.4GB）。即使参考图像数量增加到128张，Cobra的处理时间仍然保持在较低水平，而传统的全注意力方法则呈现二次增长。

用户研究也证实了Cobra的优越性。在涉及4000多个有效投票的用户研究中，79.1%的用户在上下文颜色ID一致性方面选择了Cobra，69.3%的用户在颜色合理性方面选择了Cobra，73.2%的用户在整体美学质量方面选择了Cobra。

互动色彩提示：赋予用户控制力

除了自动上色，Cobra还支持用户通过添加色彩提示点来精确控制上色过程。想象你正在给一幅漫画上色，但你想让某个角色的衣服是特定的绿色，而不是系统默认选择的蓝色。通过简单地在衣服区域添加绿色提示点，Cobra会智能地调整该区域的颜色，同时保持其他区域的颜色不变。

这种互动能力使Cobra不仅成为一个自动化工具，还成为漫画艺术家的得力助手，能够根据艺术指导进行精确调整。

Cobra的局限性

尽管强大，Cobra也有其局限性。当参考图像的风格与目标线稿相似时，上色效果最佳。但如果尝试将一个角色的颜色风格转移到另一个完全不同的角色上，结果可能不如预期。这是因为Cobra被专门设计用来保持角色的颜色一致性，而不是进行跨角色的风格转移。

就像一位精通复制已知菜肴的厨师，可能不擅长创造全新的融合料理一样，Cobra在"创造性"的跨角色风格转移方面还有提升空间。

结语：Cobra对漫画产业的意义

归根结底，Cobra代表了漫画线稿上色技术的一次重大飞跃。通过能够处理200多张参考图像，保持高精度的颜色一致性，同时显著提高处理速度和降低资源需求，Cobra切实解决了漫画产业面临的核心挑战。

对于漫画创作者和出版商来说，Cobra意味着更快的制作周期、更低的成本和更高的质量。对于读者来说，这意味着更多精美彩色漫画的可能性，以及更一致的视觉体验。

虽然完全自动化的创意产业仍然是遥远的未来，但像Cobra这样的技术正在逐步消除创作过程中的技术障碍，让艺术家能够更专注于故事和创意本身，而不是繁琐的上色工作。

论文地址：https://huggingface.co/papers/2504.12240

本文来自至顶AI实验室，一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破，挖掘其潜在的应用场景，为企业和个人提供切实可行的解决方案。