专为漫画线稿上色设计的Cobra框架：能将黑白线稿转化为生动的插图

在漫画生产行业中，基于参考图像的线稿上色是一项既复杂又关键的任务。一页漫画通常包含多样的人物、物体和背景，这不仅要求上色过程具备高准确性、上下文一致性，还需要灵活控制以满足不同场景需求。然而，传统的扩散模型尽管在图像生成领域取得了显著进展，但在线稿上色中的应用仍面临诸多挑战，例如处理大量参考图像时耗时较长、推理效率低以及灵活性不足等问题。

• 项目主页：https://zhuang2002.github.io/Cobra
• GitHub：https://github.com/Zhuang2002/Cobra
• 模型：https://huggingface.co/JunhaoZhuang/Cobra

针对这些痛点，清华大学、香港中文大学与腾讯 ARC Lab 的研究人员共同提出了一种名为 Cobra 的创新框架。Cobra 是一种高效且通用的长上下文细粒度 ID 保留框架，专为漫画线稿上色设计。它能够利用超过 200 张参考图像，同时保持低延迟，实现了高精度、高效率和灵活可控的上色效果。通过有效整合广泛的上下文参考，Cobra 能将黑白线稿转化为生动的插图，并显著提升推理速度和交互性，满足工业级需求。

Cobra 的核心优势

1. 高效的上下文管理
   Cobra 的核心是其因果稀疏 DiT（Diffusion Transformer）架构。该架构通过专门设计的定位编码、因果稀疏注意力机制和键值缓存技术，有效管理长上下文参考并确保颜色 ID 一致性。这种设计大幅降低了计算复杂性，同时提升了上色的准确性和细节表现。
2. 灵活的颜色提示支持
   Cobra 支持用户自定义颜色提示，进一步增强了框架的灵活性。无论是复杂的多角色场景还是细节丰富的背景，用户都可以通过简单的颜色标记实现精准控制，从而满足个性化需求。
3. 卓越的性能表现
   实验结果表明，Cobra 在多个指标上均优于现有的线稿上色方法。无论是复杂场景中的颜色保真度，还是带阴影线稿的细节增强，Cobra 都表现出强大的稳健性和实用性。

方法详解

A. 框架概述

Cobra 的框架设计旨在通过大量检索的参考图像指导漫画线稿上色。其核心特点包括：

• 局部可重用定位编码：有效管理任意数量的上下文图像参考，确保适当的纵横比和分辨率。
• 因果稀疏 DiT 架构：通过优化的注意力机制降低计算复杂性，同时提升颜色 ID 保留和准确性。
• 可选颜色提示：为用户提供更高的灵活性，适应多样化的工业应用场景。

B. 注意力机制优化

从全注意力到因果稀疏注意力的过渡是 Cobra 的一大亮点。通过排除参考图像间的成对计算，Cobra 显著降低了计算复杂性。此外，单向因果注意力的应用以及键值缓存的使用，进一步提高了推理效率，同时确保颜色 ID 信息的有效传递。

性能对比与实验结果

定性分析

• 线稿上色：Cobra 在复杂场景中表现出色，能够精确保留颜色 ID 并提供高质量的上色结果。
• 带阴影线稿：在保持颜色保真度的同时，Cobra 还能增强细节表现，证明了其在实际应用中的稳健性。

定量分析

研究人员通过多项指标对 Cobra 和现有最先进的漫画上色方法进行了对比，包括 CLIP-IS、FID、PSNR、SSIM 和 AS 等。实验结果显示，Cobra 在所有指标上均表现优异。此外，随着参考图像数量的增加，Cobra 的性能持续提升，进一步验证了其在大规模上下文管理中的优势。

推理效率评估

针对全注意力、稀疏注意力和因果稀疏注意力（带键值缓存）在不同参考图像数量下的推理时间效率评估表明，Cobra 的因果稀疏注意力机制显著降低了推理时间，同时保持了高质量的输出。