以后連你們的老婆都是 AI 幫忙畫出來的了！
最近，日本工程師公開的線稿自動上色在線服務在全世界引起了討論。我們來看看這個神器吧～～
在 2016 年末 2017 年初的時候 Alpha GO 升級版在各大圍棋網絡對戰平臺上橫掃中日韓九段高手，唯一一場沒勝還是因為人類方的網絡不穩定斷線，圍棋是一種被視作人類智慧究極較量的棋盤游戲，當人類在圍棋戰場上接連被打敗后，有人開始擔心 AI 超越人類的那一天到來。
不過目前看人工智能、神經網絡算法、機器學習這些還都是提升人類生產力的輔助工具。
而在日本人工智能相關的技術已經準備用在繪圖上，日本一位工程師就公開了用深度學習技術開發的線稿自動上色服務。
本段摘自：http://www.acgdoge.net/archives/14763
我們來玩一下吧。
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1.1 原始線稿
4.1 -
1.2 自動上色的結果
4.2 -
2.1 原始線稿
6.1 -
2.2 手工標識上色區域的結果
6.2
日本的一位工程師利用 2015 年 6 月公開的深度學習框架 Chainter 還有 Python 接口的 OpenCV（英特爾的視覺庫），通過深度學習網絡上的 60 萬張已經上色的插圖來學習上色方式。
具體使用時需要操作者在已完成的線稿上標記好不同顏色的上色區域（比較簡單畫倒橫道、豎道標記大致區域即可），之后通過 GPU 運算生成上色的圖片。
在測試用的在線服務中需要等待幾秒鐘左右就會自動生成上色后的圖片，因為這個服務還是比較消耗 GPU 資源的所以作為個人項目并不能做到大規模的對應上色處理請求。
作者已經在 github 上公開這個自動上色服務的源代碼，有興趣的話可以自己搭建類似的服務。另外這個自動上色產出的上色后的線稿并不能真的和人類手動上色水平一樣，目前看這個服務的出現更多的是象征著 AI 在未來可以成為畫師重要幫手。
在線上色服務：
http://paintschainer.preferred.tech/
源代碼：
https://github.com/pfnet/PaintsChainer
我們繼續玩玩：
個人使用感受是，智能上色會壓畫質、壓圖片大小，原圖長寬 1000 + 像素，上色完只剩 500 + 像素，而且有一點點瑕疵。所以上色完后自己跑回 sai 里調整一下才基本能看。
總之我更感興趣的是代碼，哈哈。我想以后我可以光明正大地偷懶了。
看到知乎的討論：
人工智能上色網站 paintschainer 等，會在未來取代插畫師嗎？
草稿轉線稿服務
之前日本的早稻田大學公開了一個自動描線的技術，這項技術是能夠直接為草稿瞬間完成描線的工作，該技術使用了神經網絡算法，讓電腦能夠自動識別圖像并確定圖像的具體輪廓完成描線的工作，利用這項技術即便是角色衣物線條很復雜的草稿也可以完美的一口氣的轉化成為線稿。
不過目前這項自動描線技術僅作為早稻田內部的研究項目，不過隨著技術的成熟早晚會有一天面向畫師開放。另外早稻田大學也開發了一項自動上色服務，不過是針對黑白照片使用的。
