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最近有人指出深度学习的附加价值高，于是我也开始学习chainer并尝试各种应用，比如开发一个用于给线稿上色的小程序。线稿着色是一个监督式学习任务，需要大量线稿与上色图片供模型学习。我利用opencv生成角色画像的线稿，完成了数据集的构建，包含约60万张图片。
我使用了一种名为U-net的神经网络结构。U-net通过将卷积层与反卷积层混合连接，使得模型能够根据原始线稿进行着色。训练过程中，通过比较生成图像与实际着色图像的像素差异，并使这个差异最小化，神经网络得以学习着色技巧。
在完成初步训练后，结果显示神经网络对肌肤色彩的理解较为准确，但对其他颜色如发色、衣物等则难以着色。为解决此问题，我引入了对抗网络（adversarialnet）进行训练。对抗网络旨在学习真实图像与生成图像间的颜色差异，并通过识别哪张图是由神经网络生成，促使神经网络生成更接近实际的色彩。
然而，在对抗网络训练过程中，如果过度强调色彩差异，可能会导致神经网络上色失败。因此，在实际应用时需注意平衡，确保生成的图像色彩与原图保持一致。通过对抗网络的训练，生成的图像色彩更加接近艺术风格，不仅局限于线稿着色，还能用于漫画、插图等快速着色需求。
在实验中，我尝试了不同分辨率的图像着色，包括128x128与512x512像素，并借助pixiv上的线稿素材进行实际测试。结果显示，使用神经网络着色后的图像效果令人满意。我还发现，通过增加色彩提示，如输入RGB颜色信息，可以指导神经网络更精确地着色。例如，可以要求特定颜色的头发、衣物等，得到更加细致且符合要求的着色效果。
值得注意的是，使用神经网络着色的弱点包括对抗网络与着色提示间的相互影响、线稿线宽与细节对结果的影响等。对于特定应用，可能需要调整网络结构与参数，以适应不同的着色需求。尽管存在局限性，但神经网络着色提供了一种快速简便的着色方案，尤其在资源有限的情况下。
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答案是有用。Eyeye是你的眼球跟着他的眼保健操指令进行正确转动。还能捕捉到你的眼球运动轨迹和眼周肌肉的微弱变化。确保你准确到位地完成了每一个动作。长时间学习看书或追剧的可备一下。
1、将原图片拖入PS中
2、复制一层（ctrl+j），按住快捷键ctrl+shift+u来去色
《幽灵公主》3、再复制去色后的图层，按住快捷键ctrl+i反相
《幽灵公主》4、将反相后的图层混合模式改为：颜色减淡
5、在菜单栏中找到滤镜--其他--最小值（半径设为：2），确定
《幽灵公主》6、按住快捷键ctrl+shift+alt+e盖印图层
《幽灵公主》7、来到通道面板，选择蓝色通道，按住ctrl+左键点击图层缩略图，载入选区
《幽灵公主》8、选择RGB通道
《幽灵公主》9、回到图层面板，给刚才盖印的图层加上蒙版，随后在蒙版上执行ctrl+i反相
《幽灵公主》10、线稿就提取出来了
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