Cobra：清华大学联合腾讯推出的高效线稿上色框架

Cobra简介

Cobra是由清华大学和腾讯ARC实验室联合开发的高效线稿上色框架，专为漫画行业设计。它通过整合超过200张参考图像，实现高精度、高效率和灵活的上色控制。Cobra的核心是Causal Sparse DiT架构，结合了因果稀疏注意力和键值缓存（KV-Cache），有效管理长上下文引用，确保颜色一致性。此外，它还支持颜色提示，进一步提升用户控制能力。Cobra在漫画线稿上色任务中表现出色，显著优于现有技术，尤其在处理复杂漫画页面时，能够保持细粒度的身份细节和上下文一致性。

Cobra主要功能

1. 高精度线稿上色：能够将黑白线稿转化为色彩丰富的漫画插图，同时保持高精度的颜色匹配和细节还原。
2. 高效处理大量参考图像：支持超过200张参考图像，通过丰富的上下文信息提升上色质量，确保颜色身份的一致性。
3. 灵活的用户控制：允许用户通过颜色提示在特定区域指定颜色，增强对上色结果的控制能力。
4. 适用于工业级应用：满足漫画制作行业对高效率、上下文一致性和灵活控制的需求，特别适合大规模漫画生产。
5. 支持多种输入格式：除了参考图像外，还支持颜色提示等多种输入方式，适应不同的用户需求和场景。

Cobra技术原理

1. Causal Sparse DiT架构：
   • 因果稀疏注意力（Causal Sparse Attention）：通过消除参考图像之间的成对注意力计算，减少冗余交互，显著降低计算复杂度。同时，采用单向因果注意力机制，确保参考图像的颜色信息能够有效地传递到目标区域。
   • 键值缓存（KV-Cache）：存储参考图像的键值对，为噪声潜在变量提供条件引导，确保颜色身份的一致性，进一步优化推理效率。
2. Localized Reusable Position Encoding：通过将线稿图像划分为多个局部区域，并为每个区域分配独立的位置编码，允许在不改变预训练二维位置编码的情况下，处理任意数量的参考图像。这种方法避免了传统方法中因参考图像数量增加而导致的计算复杂度急剧上升的问题。
3. 多身份一致性：通过空间连接干净的参考图像潜在变量和噪声潜在变量，利用注意力机制保持参考图像和目标输出之间的一致性，确保在上色过程中能够准确地保留角色和物体的颜色身份。
4. 颜色提示集成：支持用户在特定区域指定颜色提示，这些颜色提示会被集成到上色模型中，从而允许用户对上色结果进行精确调整，增强了用户对上色过程的控制能力。
5. 高效的推理设计：通过优化注意力机制和缓存策略，Cobra在推理阶段表现出色，能够快速生成高质量的上色结果，满足工业级应用对低延迟的要求。

Cobra应用场景

1. 漫画创作：为漫画家提供高效的线稿上色工具，快速生成高质量的彩色漫画页面，提升创作效率。
2. 动画制作：用于动画视频的线稿上色，确保角色和场景的颜色一致性，减少手动上色的工作量。
3. 游戏开发：为游戏角色和场景的线稿快速上色，加速游戏美术资源的制作流程。
4. 插画设计：帮助插画师快速完成线稿的上色工作，提升设计效率，同时保持风格一致性。
5. 教育领域：作为教学工具，帮助学生学习色彩搭配和上色技巧，激发创造力。
6. 数字内容创作：用于生成数字漫画、网络小说插图等，提升内容的视觉吸引力，满足数字媒体的需求。

Cobra项目入口

• 项目主页：https://zhuang2002.github.io/Cobra/
• GitHub代码库：https://github.com/Zhuang2002/Cobra
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2504.12240
• Hugging Face模型：https://huggingface.co/JunhaoZhuang/Cobra
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/JunhaoZhuang/Cobra