[发明专利]一种线稿上色方法、装置及电子设备在审
| 申请号: | 202210507963.5 | 申请日: | 2022-05-10 |
| 公开(公告)号: | CN114842128A | 公开(公告)日: | 2022-08-02 |
| 发明(设计)人: | 保俊杉;龙翔 | 申请(专利权)人: | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号: | G06T15/60 | 分类号: | G06T15/60;G06T11/40;G06T11/00;G06T7/13;G06K9/62;G06V10/774 |
| 代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 项京;孙翠贤 |
| 地址: | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 上色 方法 装置 电子设备 | ||
本发明实施例提供了一种线稿上色方法、装置及电子设备,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待上色线稿对应的目标阴影线;所述目标阴影线为:用于表征所述待上色线稿对应的阴影区域的线;利用所述待上色线稿和所述目标阴影线,确定所述待上色线稿的目标图片语义信息;其中,所述目标图片语义信息用于表征:所述待上色线稿的图像特性;基于所述目标阴影线和所述目标图片语义信息,对所述待上色线稿进行上色,得到目标成图。与现有技术相比,应用本发明实施例提供的方案,提高待上色线稿上色后的成图的阴影效果,即提高待上色线稿上色后的成图的质量。
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,特别是涉及一种线稿上色方法、装置及电子设备。
背景技术
随着AI(Artificial Intelligence,人工智能)技术的迅速发展,AI技术也被运用于线稿上色领域中,例如,在动漫制作领域中,利用AI技术为线稿上色成为减轻画师工作量,提高动漫生产效率的重要手段。
其中,在对线稿进行上色时,考虑到线稿所对应场景中的光影效果,通常会对线稿中的阴影区域进行识别和上色,以使上色后线稿可以具有阴影效果。
然而,在利用AI技术对线稿进行上色时,上色后线稿往往会存在阴影区域形状怪异、阴影区域位置错误、阴影颜色阴影不自然等问题,导致上色后线稿的阴影效果较差,进而,使得上色后线稿的质量较差。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种线稿上色方法、装置及电子设备,以实现提高上色后线稿的阴影效果,提高上色后线稿的质量。具体技术方案如下:
在本发明实施的第一方面,首先提供了一种线稿上色方法,所述方法包括:
获取待上色线稿对应的目标阴影线;其中,所述目标阴影线为:用于表征所述待上色线稿对应的阴影区域的线;
利用所述待上色线稿和所述目标阴影线,确定所述待上色线稿的目标图片语义信息;其中,所述目标图片语义信息用于表征:所述待上色线稿的图像特性;
基于所述目标阴影线和所述目标图片语义信息,对所述待上色线稿进行上色,得到目标成图。
可选的,一种具体实现方式中,所述获取待上色线稿对应的目标阴影线,包括:
将待上色线稿输入到预设的阴影线预测模型中,并获取所述阴影线预测模型的输出结果,作为所述待上色线稿对应的目标阴影线;
其中,所述阴影线预测模型是基于多组样本训练得到的,每组样本包括:样本线稿和所述样本线稿对应的样本阴影线。
可选的,一种具体实现方式中,所述阴影线预测模型的训练方式,包括:
获取多组样本,并利用所述多组样本对预设的初始模型进行训练;
当所述初始模型满足预设条件时,停止训练,得到所述阴影线预测模型。
可选的,一种具体实现方式中,所述获取多组样本,包括:
获取多个样本线稿,以及每个样本线稿对应的样本成图;
针对每个样本线稿,提取该样本线稿对应的样本成图中的边缘线,作为目标边缘线;并比较所述目标边缘线与该样本线稿,得到所述目标边缘线中存在,且该样本线稿中不存在的线,作为该样本线稿对应的样本阴影线;
将每个样本线稿以及该样本线稿对应的样本阴影线,确定为一组样本,得到多组样本。
可选的,一种具体实现方式中,所述利用所述待上色线稿和所述目标阴影线,确定所述待上色线稿的目标图片语义信息,包括:
利用所述待上色线稿以及所述目标阴影线,确定所述待上色线稿的第一图片语义信息;
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