Cobra：開源AI上色模型，用于線稿上色，特別適用于漫畫上色。

Cobra于2025-05-03發(fā)布在Ai產(chǎn)品 1103

Cobra 是什么？

Cobra 是一種新型高效的長上下文細粒度 ID 保持框架，用于線稿上色，特別適用于漫畫上色。 Cobra 通過整合廣泛的上下文參考圖像，將黑白線稿轉(zhuǎn)換為彩色插圖。Cobra 這個方法可以支持超過 200 張參考圖像，同時還可以保持低延遲，并提供靈活的用戶控制。

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Cobra 方法

核心架構(gòu)：Cobra 基于 Causal Sparse DiT 架構(gòu)，利用特別設計的位置編碼、因果稀疏注意力和鍵值緩存（KV-Cache）來有效管理長上下文參考，確保顏色 ID 的一致性。
局部可重復使用的位置編碼：確保適當?shù)膶捀弑群头直媛省?/p>
因果稀疏注意力：通過減少參考圖像之間的成對計算，降低計算復雜度，同時結(jié)合 KV-Cache 提高計算效率。

Cobra 實驗結(jié)果

定性結(jié)果：Cobra 在復雜場景中能夠準確保留顏色 ID，并提供高質(zhì)量的上色結(jié)果。
定量比較：與現(xiàn)有的漫畫上色方法（如 CLIP-IS、FID、PSNR、SSIM 和 AS 指標）相比，Cobra 在線稿和帶陰影的線稿上色方面表現(xiàn)出色。
參考圖像數(shù)量的影響：隨著參考圖像數(shù)量的增加，Cobra 的性能持續(xù)提升。
推理時間效率：因果稀疏注意力（結(jié)合 KV-Cache）在不同參考圖像數(shù)量下表現(xiàn)出更高的效率。

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Cobra 應用場景

交互式線稿上色：用戶可以通過顏色提示靈活控制上色結(jié)果。
線稿上色：適用于簡單的線稿。
帶陰影的線稿上色：在復雜場景中保持顏色保真度和細節(jié)。
線稿視頻上色：支持動態(tài)內(nèi)容的上色。

Cobra 常見問題

問：Cobra 與其他線稿上色方法相比，優(yōu)勢主要體現(xiàn)在哪些方面？

答：Cobra 優(yōu)勢體現(xiàn)在定性和定量兩方面。定性上，能在復雜場景準確保留顏色 ID，處理帶陰影線稿時保持顏色保真度并增強細節(jié)；定量上，在 CLIP-IS、FID、PSNR、SSIM、AS 等指標上表現(xiàn)更優(yōu)，且推理時間效率更高。

問：Cobra 中的因果稀疏 DiT 架構(gòu)是如何提高計算效率的？

答：因果稀疏 DiT 架構(gòu)通過減少參考圖像間的成對計算，應用單向因果注意力，以及使用 KV 緩存來提高計算效率。減少成對計算降低了計算復雜度，單向因果注意力和 KV 緩存確保在高效計算的同時有效傳遞關(guān)鍵顏色 ID 信息。

問：參考圖像數(shù)量對 Cobra 性能有怎樣的影響？

答：隨著參考圖像數(shù)量增加，Cobra 的性能呈現(xiàn)持續(xù)提升的趨勢。如 CLIP-IS 指標從參考圖像數(shù)量為 4 時的 0.9083 提升到 36 時的 0.9183，F(xiàn)ID 指標從 23.18 下降到 20.64 等，PSNR、SSIM、AS 等指標也有相應的提升。