Cobra：開(kāi)源AI上色模型，用于線稿上色，特別適用于漫畫(huà)上色。

Cobra于2025-05-03發(fā)布在Ai產(chǎn)品

Cobra 是什么？

Cobra 是一種新型高效的長(zhǎng)上下文細(xì)粒度 ID 保持框架，用于線稿上色，特別適用于漫畫(huà)上色。 Cobra 通過(guò)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(gè)方法可以支持超過(guò) 200 張參考圖像，同時(shí)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(shè)計(jì)的位置編碼、因果稀疏注意力和鍵值緩存（KV-Cache）來(lái)有效管理長(zhǎng)上下文參考，確保顏色 ID 的一致性。
局部可重復(fù)使用的位置編碼：確保適當(dāng)?shù)膶捀弑群头直媛省?/p>
因果稀疏注意力：通過(guò)減少參考圖像之間的成對(duì)計(jì)算，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)結(jié)合 KV-Cache 提高計(jì)算效率。

Cobra 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

定性結(jié)果：Cobra 在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)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(huà)上色方法（如 CLIP-IS、FID、PSNR、SSIM 和 AS 指標(biāo)）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(shí)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(yīng)用場(chǎng)景

交互式線稿上色：用戶可以通過(guò)顏色提示靈活控制上色結(jié)果。
線稿上色：適用于簡(jiǎn)單的線稿。
帶陰影的線稿上色：在復(fù)雜場(chǎng)景中保持顏色保真度和細(xì)節(jié)。
線稿視頻上色：支持動(dòng)態(tài)內(nèi)容的上色。

Cobra 常見(jiàn)問(wèn)題

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

答：Cobra 優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在定性和定量?jī)煞矫?。定性上，能在?fù)雜場(chǎng)景準(zhǔn)確保留顏色 ID，處理帶陰影線稿時(shí)保持顏色保真度并增強(qiáng)細(xì)節(jié)；定量上，在 CLIP-IS、FID、PSNR、SSIM、AS 等指標(biāo)上表現(xiàn)更優(yōu)，且推理時(shí)間效率更高。

問(wèn)：Cobra 中的因果稀疏 DiT 架構(gòu)是如何提高計(jì)算效率的？

答：因果稀疏 DiT 架構(gòu)通過(guò)減少參考圖像間的成對(duì)計(jì)算，應(yīng)用單向因果注意力，以及使用 KV 緩存來(lái)提高計(jì)算效率。減少成對(duì)計(jì)算降低了計(jì)算復(fù)雜度，單向因果注意力和 KV 緩存確保在高效計(jì)算的同時(shí)有效傳遞關(guān)鍵顏色 ID 信息。

問(wèn)：參考圖像數(shù)量對(duì) 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(shì)。如 CLIP-IS 指標(biāo)從參考圖像數(shù)量為 4 時(shí)的 0.9083 提升到 36 時(shí)的 0.9183，F(xiàn)ID 指標(biāo)從 23.18 下降到 20.64 等，PSNR、SSIM、AS 等指標(biāo)也有相應(yīng)的提升。