每個人都有一個漫畫夢，自己就是那個漫畫的主角。

想象一下，你正在為一部剛剛創作好的漫畫上色，每一頁上都有著不同的角色、物體和背景，每個角色都有特定的發色、服裝和特征，必須在整部漫畫中保持一致。這就像我們小時候玩的"填色游戲"，但漫畫上色的規則卻極其復雜——你必須記住數百個角色和物品的正確顏色，不能出錯。

傳統的漫畫上色方法有幾種：使用固定的色板（就像是一組預先定義好的顏色）、色彩提示（在特定區域標注顏色）或文字控制（用文字描述需要什么顏色）。但這些方法要么限制了藝術表現，要么需要大量的手動操作，難以滿足漫畫產業對高效率、高質量上色的需求。

這正是漫畫產業長期面臨的困境。

這讓我想起日本漫畫大師鳥山明的一個趣聞。在創作《龍珠》時，他特意給孫悟空設計了橘紅色的武道服，原因很簡單："這個顏色最容易保持一致。"原來即便是大師，也會被色彩連續性問題困擾。

現在，AI技術正在改變這個延續數十年的創作難題。

Cobra：一種革命性的解決方案

Cobra就像是一位擁有"超級記憶力"的漫畫上色助手。它最大的創新在于可以同時參考200多張已上色的圖像，從中精準地學習和應用每個角色和物品應該使用的顏色。這就好比一個經驗豐富的漫畫上色師，可以翻閱整部漫畫的已完成部分來確保新頁面的顏色與之前完全一致。

具體來說，Cobra的工作方式可以類比為一個高效的廚房團隊。想象一下，線稿就是一份沒有標注顏色的食譜，而參考圖像則是之前做好的菜肴照片。Cobra會先從一個大型"食譜庫"（參考圖像池）中找出最相似的菜肴照片，然后根據這些照片指導新菜的制作（上色）。

更重要的是，Cobra還引入了四項關鍵創新，就像廚房里的四個革命性工具：

多身份一致性：就像廚師確保同一種菜在不同時間做出來的味道一致。Cobra通過空間連接干凈的參考圖像來確保上色結果與參考圖像中的顏色保持一致。

高效注意力設計：傳統方法就像每個廚師都要和其他所有廚師交流，效率低下。Cobra通過因果稀疏注意力機制，減少了不必要的"交流"，大大提高了處理速度。

靈活位置編碼：就像廚房里可以靈活安排工作臺位置。Cobra的"本地化可重用位置編碼"使系統能夠處理任意數量的參考圖像，而不受預設限制。

色彩提示集成：如同廚師可以接受特定調味指令。用戶可以通過添加色彩提示點來精確控制上色過程中特定區域的顏色。

Cobra如何工作？

讓我們深入了解Cobra的"廚房"是如何運作的：

因果稀疏DiT：高效的信息處理系統

傳統的注意力機制（想象所有廚師之間的全方位交流）在處理大量參考圖像時效率極低。如果有N張參考圖像，計算復雜度會隨著N的平方增長，這就像廚師數量翻倍，溝通成本卻翻四倍一樣不經濟。

Cobra采用了一種創新的方法。首先，它引入了"稀疏注意力"——參考圖像之間不需要相互交流，只需要與目標線稿交流，這將復雜度從N2降低到N。其次，它采用了"因果注意力"，參考圖像只需要單向地向線稿提供信息，而不需要雙向交流，進一步提高效率。最后，它使用了"KV-Cache"技術，這就像是預先準備好的食材和調料，不需要每次都從頭準備。

這三步優化將計算復雜度從O(T × (S2? + 2N × S? × S? + N2 × S2?))降低到O(T × (S2? + N × S? × S?) + N × S2?)，使處理200多張參考圖像成為可能，同時保持極高的推理速度。

本地化可重用位置編碼：靈活的空間安排

想象你需要在一個有限大小的廚房里安排越來越多的廚師。傳統方法要么限制廚師數量，要么延展廚房導致工作效率下降。Cobra提出了一個巧妙的解決方案：將廚房（線稿圖像）分成四塊區域，每個區域配備若干最合適的廚師（相關參考圖像）。

具體來說，系統將線稿分為左上、左下、右上、右下四個區域，每個區域檢索最相似的參考圖像。這種方法不僅可以處理任意數量的參考圖像，還能保持空間上的本地相關性，確保上色時參考的是最相關的圖像區域。

線稿指導器：精確控制和靈活使用

線稿指導器就像是主廚，負責整合線稿信息和用戶的色彩提示，確保上色過程精確受控。它采用了兩項創新技術來提高適應性：

• 線稿風格增強：混合不同風格的線稿提取器輸出，使系統能夠適應不同藝術家的線稿風格。這就像訓練廚師適應不同的食譜書寫風格。
• 提示點采樣策略：智能選擇色彩提示點的位置，避免在邊緣交叉處產生歧義。這就像確保調味指令精確到位，不會出現"是加鹽還是加糖"的混淆。

Cobra的驚人效果

研究團隊建立了一個名為Cobra-bench的基準測試集，包含30個漫畫章節，每章有50張線稿圖像和100張參考圖像，用于全面評估Cobra的性能。

與現有技術相比，Cobra在幾乎所有指標上都取得了顯著提升：

在CLIP圖像相似度、FID分數、PSNR、SSIM和美學分數等五個評價指標上，Cobra都優于ColorFlow和IP-Adapter等競爭方法。特別是，在處理具有陰影的線稿時，Cobra的CLIP-IS達到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在效率方面也實現了革命性突破。在640×1024分辨率下使用12張參考圖像時，Cobra的處理時間僅為0.31秒（相比ColorFlow的1.03秒），內存占用僅為9.3GB（相比ColorFlow的36.4GB）。即使參考圖像數量增加到128張，Cobra的處理時間仍然保持在較低水平，而傳統的全注意力方法則呈現二次增長。

用戶研究也證實了Cobra的優越性。在涉及4000多個有效投票的用戶研究中，79.1%的用戶在上下文顏色ID一致性方面選擇了Cobra，69.3%的用戶在顏色合理性方面選擇了Cobra，73.2%的用戶在整體美學質量方面選擇了Cobra。

互動色彩提示：賦予用戶控制力

除了自動上色，Cobra還支持用戶通過添加色彩提示點來精確控制上色過程。想象你正在給一幅漫畫上色，但你想讓某個角色的衣服是特定的綠色，而不是系統默認選擇的藍色。通過簡單地在衣服區域添加綠色提示點，Cobra會智能地調整該區域的顏色，同時保持其他區域的顏色不變。

這種互動能力使Cobra不僅成為一個自動化工具，還成為漫畫藝術家的得力助手，能夠根據藝術指導進行精確調整。

Cobra的局限性

盡管強大，Cobra也有其局限性。當參考圖像的風格與目標線稿相似時，上色效果最佳。但如果嘗試將一個角色的顏色風格轉移到另一個完全不同的角色上，結果可能不如預期。這是因為Cobra被專門設計用來保持角色的顏色一致性，而不是進行跨角色的風格轉移。

就像一位精通復制已知菜肴的廚師，可能不擅長創造全新的融合料理一樣，Cobra在"創造性"的跨角色風格轉移方面還有提升空間。

結語：Cobra對漫畫產業的意義

歸根結底，Cobra代表了漫畫線稿上色技術的一次重大飛躍。通過能夠處理200多張參考圖像，保持高精度的顏色一致性，同時顯著提高處理速度和降低資源需求，Cobra切實解決了漫畫產業面臨的核心挑戰。

對于漫畫創作者和出版商來說，Cobra意味著更快的制作周期、更低的成本和更高的質量。對于讀者來說，這意味著更多精美彩色漫畫的可能性，以及更一致的視覺體驗。

雖然完全自動化的創意產業仍然是遙遠的未來，但像Cobra這樣的技術正在逐步消除創作過程中的技術障礙，讓藝術家能夠更專注于故事和創意本身，而不是繁瑣的上色工作。

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

本文來自至頂AI實驗室，一個專注于探索生成式AI前沿技術及其應用的實驗室。致力于推動生成式AI在各個領域的創新與突破，挖掘其潛在的應用場景，為企業和個人提供切實可行的解決方案。