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申请/专利权人：鲲动利(杭州)智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的漫画人物一致性上色方法与系统，包括获取线稿数据并进行预处理，获取所有的分格，对每一个分格，基于SAM+GroundingDINO实例分割算法对分格中的漫画人物进行分割，获取每一个分格中的漫画人物以及漫画人物所对应的掩码图，通过掩码图分割出漫画人物分割图，基于卷积神经网络从漫画人物分割图中计算每一个漫画人物的图像特征，基于余弦相似度计算不同漫画人物图像特征之间的相似度并根据取值进行分类，对分类后的漫画人物进行上色，基于漫画人物所对应的掩码图将上色后的漫画人物分割图回填至漫画线稿图中。实现漫画线稿到上色自动化流程，可以节省人力物力，通过对漫画人物分类进行上色，自动保持漫画人物上色的一致性。

主权项：1.一种基于深度学习的漫画人物一致性上色方法，其特征在于，包括，步骤一、获取线稿数据，所述线稿数据为漫画线稿图，对线稿数据进行预处理，所述预处理是指检测漫画线稿图中的分格，获取所有的分格，步骤二、对每一个分格，基于SAM+GroundingDINO实例分割算法对分格中的漫画人物进行分割，获取每一个分格中的漫画人物以及漫画人物所对应的掩码图，通过掩码图分割出漫画人物分割图，步骤三、基于卷积神经网络从漫画人物对应的漫画人物分割图中计算每一个漫画人物的图像特征，基于余弦相似度计算不同漫画人物图像特征之间的相似度，根据相似度的取值对漫画人物进行分类，所述根据相似度的取值对漫画人物进行分类为若任意两个漫画人物图像特征之间的相似度大于阈值，则表示这两个漫画人物为同一类并加入对应的图像集中，若相似度小于阈值，则表示这两个漫画人物不是同一类，步骤四、对分类后的漫画人物进行上色，所述对分类后的漫画人物进行上色包括获取每一类漫画人物的所有图像集，基于YOLO算法依次检测图像集中漫画人物的头、脸部、手、脚与身体，若图像中包含了头、脸部、手、脚与身体，则将检测图像加入图像子集，反之，基于YOLO算法检测下一张图像，从图像子集中随机选择一张图像作为待上色人物线稿图，获取所有类别漫画人物的待上色人物线稿图，基于stablediffusion模型对所有待上色人物线稿图进行上色，基于上色后的人物线稿图对当前类别中未上色的其他图像进行批量上色，步骤五、基于漫画人物所对应的掩码图将上色后的漫画人物分割图回填至漫画线稿图中。

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