人工智能计算机视觉媒体生成深度学习【免费下载链接】style2paintssketch style paints :art: (TOG2018/SIGGRAPH2018ASIA)项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/st/style2paints点击查看免费下载Style2Paints V4sketch style paints是一套 AI 驱动的动漫线稿自动上色系统其显著特点是输出分层结果而非单张图片可无缝嵌入插画师的线稿 → 平涂填色 → 渐变细节 → 光影标准上色工作流。本文以 V4/README.md 为骨架结合 V4/s2p_v4_server 下server.py、ai.py、tricks.py、rendering.py、decompositioner.py等源码完整讲解本地部署的软硬件要求、模型文件放置规范、服务启动方法并从源码层面剖析其线稿预处理 → 颜色提示hints→ 全局/局部网络 → 材质分解 → 法线渲染的完整调用链帮助读者在自建 GPU 环境中跑通并理解这套分层上色系统。上图是 V4 服务端results/目录中的真实输出示例展示了系统生成的成品级动漫插画上色效果。V4 的设计理念为真实插画工作流而生与端到端的 image-to-image 迁移方法不同Style2Paints V4 面向的是插画师真实工作中最熟悉的一条流程sketching起草线稿 - color filling/flattening填色/平涂 - gradients/details adding渐变与细节 - shading光影对应到图层维度就是线稿层 平涂固有色层 渐变层 光影层。V4 的目标是让系统在每个步骤都输出可分离的结果而不是只给一张看起来不错的 JPG/PNG。从 decompositioner.py 中的process_psd可以看到这种分层输出的直接证据——该函数会把固有色分解为 8 个带 alpha 的颜色层1.color.png~8.color.png并额外输出9.sketch.png线稿层、10.sketch_color.png线稿着色层、11.light.png受光层、12.shadow.png阴影层这些正是可在绘画软件中直接继续编辑的 PSD 级分层素材。系统的输入与输出可归纳为输入输出线稿Lineart无线条的自动平涂固有色层solid/flat color layer可选人工颜色提示human hints带黑线的自动平涂层可选颜色风格参考图无线条的自动上色可选光源位置与颜色带黑线的自动上色、带彩色线的自动上色分离式自动渲染层rendering layer与渲染后的上色结果在交互层面用户只需上传线稿、挑选风格参考、指定光源即可获得结果如果对结果不满意可以在画布上点少量颜色提示点来引导上色方向。V4 的设计目标之一就是让结果在少于 15 次点击的交互量级内达到可用状态。部署前的软硬件要求V4/README.md 明确给出了本版本的环境基线CUDA 10.0CuDNN 7Python 3.6结合 requirements.txt 可以还原出更完整的依赖栈依赖版本以仓库实际为准用途tensorflow-gpu1.14.0深度学习推理后端keras2.2.5模型定义与加载opencv-contrib-python4.1.0.25图像读写、缩放、滤波、形态学处理bottle0.12.10HTTP 服务与路由paste未锁版本bottle 的生产级 WSGI 服务器scikit-learn0.23.1颜色主题聚类MiniBatchKMeansscikit-image0.14.5block_reduce 等图像操作llvmlite / numba0.36.0 / 0.53.1JIT 加速线填充等算法tqdm未锁版本进度显示从 ai.py 第 1–4 行可以看到代码通过tensorflow.compat.v1.disable_v2_behavior()强制切换到 TF1 兼容模式这与 tensorflow-gpu 1.14.0 的版本约束是相互印证的。这意味着部署环境必须配套 CUDA 10.0 与 CuDNN 7否则 TensorFlow 无法初始化 GPU 会话。安装步骤仓库内的服务端源码位于V4/s2p_v4_server安装命令为cd s2p_v4_server pip install -r requirements.txt安装完成后还需要下载预训练模型文件官方在 Google Drive 提供网盘目录并按下述结构放置到服务端目录中s2p_v4_server/nets/inception.net s2p_v4_server/nets/mat.net s2p_v4_server/nets/norm.net s2p_v4_server/nets/head.net s2p_v4_server/nets/neck.net s2p_v4_server/nets/reader.net s2p_v4_server/nets/tail.net s2p_v4_server/nets/vgg7.net s2p_v4_server/nets/vector.net s2p_v4_server/nets/render_head.net s2p_v4_server/nets/render_neck.net说明README 中示例写作mat.npy但从 ai.py 的权重加载代码看实际加载路径统一为./nets/xxx.net格式例如mat.load_weights(./nets/mat.net)、norm.load_weights(./nets/norm.net)放置模型时请以源码中的.net文件名与目录为准。模型加载机制一张图看懂 11 个网络的职责ai.py 是全部深度模型的加载入口它通过 Kerasload_model/load_weights依次装配网络并用 TensorFlow placeholderip1单通道线稿、ip3三通道参考/分割图、ip4四通道带 alpha 的提示图串起整个计算图网络文件对应代码变量职责reader.netreader读取颜色风格参考图输出多尺度特征featureshead.nethead第一级上色网络结合线稿 全局风格特征 局部提示输出粗结果neck.netneck第二级上色网络以 head 输出作为输入进行二次细化tail.nettail最终平滑/细化网络对输出做后处理vector.netvector线稿矢量化/去污化网络make_diff_net输出255 - sigmoid(...) * 255inception.netinception渲染阶段的特征提取网络render_head.net/render_neck.netrender_head/render_neck光照渲染的两级网络mat.netmat抠图/matting 网络make_unet512输出前景蒙版norm.netnorm法线估计网络由深度图生成表面法线vgg7.netvgg7亮度通道的 VGG 风格处理网络这些网络共同构成了 V4 的两大流水线上色流水线head → neck → tail与渲染流水线inception → render_head → render_neck配合 mat/norm 计算光影。启动服务python server.py在s2p_v4_server目录下直接执行cd s2p_v4_server python server.py启动脚本即 server.py其核心行为包括自动创建game/rooms/会话房间与results/全局结果目录见文件末尾第 216–217 行固定监听端口8233cur_port 8233run(host0.0.0.0, portcur_port, serverpaste)将game/目录作为静态资源根目录托管 Cocos2d-js 编写的 Web 客户端服务就绪后浏览器访问http://127.0.0.1:8233/index.html即可使用。启动过程中控制台会依次打印各网络加载进度print(1)到print(12)、begin load等标记见 ai.py。README 特别提醒如果看到类似WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file: the model was *not* compiled. Compile it manually.的警告直接忽略即可——这是因为仓库中的模型文件只保存了权重与结构并未包含训练配置不影响推理。客户端使用流程与服务端接口Web 客户端Cocos2d-js 工程通过 POST 与后端交互server.py 定义了三个关键接口1.POST /upload_v2_sketch— 上传线稿客户端以 base64>赞分享人工智能计算机视觉媒体生成深度学习【免费下载链接】style2paintssketch style paints :art: (TOG2018/SIGGRAPH2018ASIA)项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/st/style2paints点击查看免费下载相关推荐Style2Paints V4.5 源码部署指南CUDA 环境配置、模型放置与分层线稿上色管线解析Style2Paints V4.5 源码部署指南CUDA 环境配置、模型放置与分层线稿上色管线解析 Style2Paints V4.5 是开源线稿上色项目 S人工智能计算机视觉媒体生成深度学习如何用Style2Paints与Houdini打造惊艳特效线稿AI上色与渲染完整指南如何用Style2Paints与Houdini打造惊艳特效线稿AI上色与渲染完整指南 Style2Paints是一款强大的开源AI上色工具能够将线稿自动转换人工智能计算机视觉媒体生成深度学习Style2Paints V4/V4.5 源码解读面向真实绘画工作流的 AI 线稿分层上色系统Style2Paints V4/V4.5 源码解读面向真实绘画工作流的 AI 线稿分层上色系统 本篇文章以 style2paints 仓库根目录 README人工智能计算机视觉媒体生成深度学习上一篇Sunshine游戏串流终极指南从零配置到4K HDR完美体验下一篇解构ACE-Step 1.5混合架构LM规划器DiT执行器如何2秒生成一首完整歌曲创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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