PaintsChainer：基于Chainer的开源线稿半自动上色工具，CNN驱动高效色彩填充

一、PaintsChainer是什么？

PaintsChainer是一款开源的线稿自动上色工具，其核心定位是“基于深度学习的线稿半自动色彩填充解决方案”。该项目由Preferred Networks（日本知名AI企业，简称PFN）主导开发，依托Chainer深度学习框架构建，通过卷积神经网络（CNN）模型学习线稿与对应色彩图像的映射关系，实现线稿的智能上色。

与纯手动上色不同，PaintsChainer采用“AI自动生成+用户交互优化”的半自动模式：用户仅需上传线稿图像，系统即可通过预训练模型自动填充基础色彩；若对上色结果不满意，还能通过调色板工具添加颜色提示（如在特定区域标记目标颜色），系统会根据提示重新优化上色效果，平衡了效率与个性化需求。

从项目背景来看，线稿上色是插画、动漫、游戏设计等领域的基础工作，但传统手动上色过程繁琐、耗时久，尤其对于复杂线稿，往往需要反复调整色彩搭配。PaintsChainer的出现，正是为了通过AI技术简化这一流程，让创作者将更多精力集中在创意设计上，而非重复性的色彩填充工作。

该项目于2017年正式开源，后续持续更新功能，包括添加多语言支持、Windows适配、HTTPS支持等，截至2018年已完成中文（台湾地区）本地化适配，成为跨地区创作者广泛使用的开源上色工具之一。项目的开发与维护离不开rezoolab、mattya、okuta、ofk等贡献者的支持，核心开发者包括yuna0x0与taizan（Taizan Yonetsuji）。

二、功能特色

PaintsChainer的功能设计围绕“易用性、扩展性、兼容性”三大核心，既满足普通用户快速上色的需求，也为开发者提供自定义训练与二次开发的空间，具体特色如下：

1. 半自动上色核心功能，兼顾效率与灵活度

这是PaintsChainer最核心的功能：基于预训练的CNN模型，无需用户手动涂抹全部区域，仅需上传线稿即可自动生成色彩方案。同时支持“颜色提示交互”——用户可通过内置的绘图工具（如画笔、颜色选择器）在上线稿中标记关键区域的目标颜色（如头发选黑色、衣服选红色），系统会根据这些提示优化上色结果，解决AI自动上色可能出现的色彩偏差问题。

调色板工具还支持“历史颜色记录”，最多可保存8个最近使用的颜色，方便用户快速复用常用色彩，提升操作流畅度。

2. 多语言界面支持，覆盖跨地区用户

为满足不同地区用户的使用需求，PaintsChainer提供了多语言的操作界面与使用指南，具体包括：

• 中文（简体）：index_zh.html、howto_zh.html（使用指南）

• 中文（繁体，台湾地区）：index_zh-TW.html、howto_zh-TW.html（2018年3月通过#138更新添加）

• 日文：index_ja.html、howto_ja.html

• 英文：默认index.html、howto.html

所有语言版本的界面功能完全一致，仅文字表述不同，用户可根据自身习惯选择对应的入口页面，降低语言门槛。

3. 跨平台部署与轻量化Web界面

PaintsChainer支持Windows和Linux两大主流操作系统，针对不同系统的环境需求做了专门适配：

• Linux系统：需依赖gcc/g++ 4.8编译器

• Windows系统：需安装“Microsoft Visual C++ Build Tools 2015”（注意：不支持“Microsoft Visual Studio Community 2015”）

工具的操作界面基于HTML+CSS+JavaScript构建，采用轻量化设计，核心依赖wPaint.js绘图插件实现画笔、橡皮擦、颜色选择等交互功能，无需安装复杂的客户端软件，仅通过浏览器即可访问（本地部署后访问localhost:8000）。界面布局简洁明了，分为线稿上传区、色彩提示绘制区、结果预览区，新手也能快速上手。

4. 支持自定义模型训练，满足个性化需求

除了使用官方提供的预训练模型，PaintsChainer还允许开发者根据自身需求训练自定义模型，适配特定风格的线稿上色（如动漫风格、写实风格、手绘风格等）。项目提供了完整的训练脚本，核心训练代码位于cgi-bin/paint_x2_unet目录下，支持指定GPU进行加速训练，训练过程分为两层（128层与x2层），用户可根据硬件条件灵活配置。

5. 基础功能完善，适配实际使用场景

• HTTPS支持：2017年2月通过#98更新，支持HTTPS协议访问，提升数据传输的安全性

• 日志记录：包含log目录，用于记录项目运行过程中的关键信息，方便问题排查

• 依赖检测脚本：提供run_dependency_test.bat脚本，可快速检测Windows环境下的依赖是否安装完整

• 一键启动脚本：针对Windows用户提供run_exe.bat、run_python.bat等一键启动脚本，简化部署流程

三、技术细节

PaintsChainer的技术架构围绕“深度学习模型+Web交互+服务器部署”展开，核心依赖深度学习框架、前端交互插件与后端服务器组件，以下从技术栈、核心算法、模型结构、硬件软件要求四个维度详细说明：

1. 核心技术栈

PaintsChainer的技术栈涵盖前端、后端、深度学习、依赖库等多个层面，各组件的作用与版本要求如下表所示：

2. 核心算法与模型结构

PaintsChainer的上色功能核心是基于卷积神经网络（CNN）的图像色彩预测模型，具体采用U-Net架构（从训练目录paint_x2_unet可推测，U-Net是图像分割与图像生成领域的经典架构，适合端到端的图像到图像转换任务）。

模型训练流程

项目的模型训练分为两层，分别对应不同的特征学习目标：

• 第一层训练（128层）：通过train_128.py脚本训练，核心目标是学习线稿的基础特征与色彩映射关系，为后续上色提供基础模型

• 第二层训练（x2层）：通过train_x2.py脚本训练，在第一层模型的基础上优化细节，提升色彩填充的精准度与自然度

训练命令格式为：python 训练脚本.py -g GPU编号，例如python train_128.py -g 0表示使用第0号GPU训练第一层模型。若不指定GPU（无-g参数），则默认使用CPU训练，但训练速度会显著变慢，尤其对于复杂模型。

上色推理流程

1. 前端上传线稿图像后，后端通过OpenCV对图像进行预处理（如灰度化、边缘增强），确保线稿特征清晰

2. 将预处理后的线稿图像输入预训练的CNN模型，模型输出初步的色彩填充结果

3. 若用户添加了颜色提示，系统会将提示信息（颜色值、位置坐标）与线稿图像结合，作为模型的额外输入，重新推理生成符合提示的上色结果

4. 后端将最终上色结果返回给前端，用户可预览、下载或再次添加提示优化

3. 硬件与软件要求

硬件要求

• 核心硬件：支持cuDNN的NVIDIA显卡（计算能力≥3.0），建议显存≥2GB（用于模型训练与推理加速）；无NVIDIA显卡时可使用CPU运行，但效率较低

• 其他硬件：无特殊要求，普通PC（台式机/笔记本）均可满足本地部署需求

软件要求

• 操作系统：Linux（兼容主流发行版）或Windows（适配Windows 7/8/10等）

• 编程语言：Python 3（推荐3.5版本，Python 2.7需修改Web主机配置才能使用）

• 编译工具：Linux需安装gcc/g++ 4.8；Windows需安装“Microsoft Visual C++ Build Tools 2015”（不可用“Microsoft Visual Studio Community 2015”替代）

• 依赖库：

• Chainer 2.0.0及以上

• NumPy（近期LTS版本）

• OpenCV（cv2，支持Python 3）

• CUDA/cuDNN（使用GPU时需安装，版本需与显卡兼容）

四、应用场景

PaintsChainer的应用场景主要集中在“线稿相关的创作与生产环节”，核心用户群体包括创作者、学生、开发者等，具体场景如下：

1. 动漫/插画创作者：快速生成上色草稿

对于动漫、插画行业的创作者而言，线稿设计完成后，手动上色往往需要耗费数小时甚至数天。PaintsChainer可快速为线稿生成基础色彩方案，创作者仅需在此基础上微调细节（如调整色彩饱和度、修正局部色彩偏差），即可完成上色工作，大幅缩短创作周期。

例如：独立插画师在设计角色线稿后，使用PaintsChainer自动填充肤色、头发、衣服等基础色彩，再通过颜色提示功能修正眼睛、配饰等细节颜色，原本需要3小时的上色工作可缩短至30分钟内。

2. 游戏开发者：角色/场景线稿上色原型

游戏开发过程中，角色设计、场景设计往往需要先输出线稿，再进行上色迭代。PaintsChainer可快速为线稿生成上色原型，帮助开发团队快速评估色彩搭配的合理性，无需等待美术团队完成完整上色即可进行需求讨论与修改，提升迭代效率。

例如：游戏美术团队设计了10个角色线稿，使用PaintsChainer批量生成上色原型，开发团队根据原型讨论色彩是否符合游戏世界观，确定最终方案后再由美术团队精细化上色，避免因色彩方案变更导致的重复工作。

3. 设计类学生：学习AI上色技术与实践

对于设计类、计算机类专业的学生而言，PaintsChainer是学习AI图像生成技术的优质开源项目：

• 设计类学生可通过工具快速完成课程作业（如线稿上色练习），同时了解AI如何辅助设计工作；

• 计算机类学生可通过阅读源代码，学习CNN模型在图像上色任务中的应用、Web前后端与深度学习模型的对接、跨平台部署等技术细节，还可通过自定义训练模型，深入理解神经网络的训练流程。

4. 自媒体创作者/博主：快速制作配图

自媒体创作者、短视频博主在制作内容时， often需要使用线稿风格的配图（如科普漫画、教程插图）。PaintsChainer可帮助非专业美术背景的创作者快速完成线稿上色，无需依赖专业设计工具，降低配图制作门槛。

例如：科普博主绘制了简单的科学原理线稿，使用PaintsChainer自动上色后，即可用于文章或视频配图，无需花费时间学习Photoshop等专业工具的上色功能。

5. 开发者：二次开发与定制化适配

由于PaintsChainer是开源项目，且遵循MIT许可，开发者可基于其源代码进行二次开发，适配特定场景的需求：

• 为工具添加更多色彩调整功能（如滤镜、色彩渐变）；

• 集成到其他设计工具中（如GIMP、Photoshop插件）；

• 优化模型结构，提升上色速度或支持更高分辨率的线稿；

• 适配移动端部署，开发手机端线稿上色APP。

五、使用方法

PaintsChainer的使用流程分为“环境准备→安装部署→启动服务→基础操作→模型训练（可选）”五个步骤，以下是详细说明（基于官方安装指南与项目文档）：

1. 环境准备

在安装PaintsChainer前，需先完成以下环境配置（以Windows 10和Linux Ubuntu为例）：

Windows 10环境准备

• 安装Python 3.5（推荐版本，可从Python官网下载）

• 安装“Microsoft Visual C++ Build Tools 2015”（需从微软官网下载，注意不是“Microsoft Visual Studio Community 2015”）

• 安装NVIDIA显卡驱动（确保支持CUDA，计算能力≥3.0）

• 安装CUDA与cuDNN（若使用GPU，需根据显卡型号选择适配版本，参考NVIDIA官网指南）

• 安装依赖库：

  # 安装NumPy
  pip install numpy
  # 安装OpenCV（支持Python 3）
  pip install opencv-python
  # 安装Chainer 2.0.0及以上
  pip install chainer>=2.0.0

Linux Ubuntu环境准备

• 安装Python 3.5：

  sudo apt-get install python3.5 python3-pip

• 安装gcc/g++ 4.8：

  sudo apt-get install gcc-4.8 g++-4.8
  sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 50
  sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 50

• 安装NVIDIA显卡驱动、CUDA与cuDNN（参考NVIDIA官网指南）

• 安装依赖库：

  pip3 install numpy opencv-python chainer>=2.0.0

2. 安装部署

1. 下载项目源代码：

• 方式1：通过Git克隆仓库

  git clone https://github.com/pfnet/PaintsChainer.git

• 方式2：直接从GitHub仓库下载ZIP压缩包，解压至本地目录（如D:\PaintsChainer或/home/user/PaintsChainer）

2. 下载预训练模型：

• 访问官方模型下载链接：http://paintschainer.preferred.tech/downloads/

• 下载所有模型文件（版权归Taizan Yonetsuji所有，All Rights Reserved）

• 将下载的模型文件解压后，放置到项目目录下的cgi-bin/paint_x2_unet/models/文件夹中（若models文件夹不存在，需手动创建）

3. 依赖检测（Windows可选）：

• 进入项目根目录，双击运行run_dependency_test.bat脚本

• 若脚本运行无报错，说明依赖安装完整；若报错，需根据提示补充安装缺失的依赖

3. 启动本地服务

1. 打开命令行工具（Windows cmd或Linux终端），进入项目根目录：

   # Windows示例
   cd D:\PaintsChainer
   # Linux示例
   cd /home/user/PaintsChainer

2. 启动Python本地服务器：

   # Windows（使用Python 3.5）
   python server.py
   # Linux（使用Python 3.5）
   python3 server.py

3. 验证服务启动：

• 若命令行显示“Server started on port 8000”等类似信息，说明服务启动成功

• 打开浏览器，输入地址localhost:8000，即可访问PaintsChainer的Web界面

4. 基础上色操作

PaintsChainer的Web界面操作简洁，核心流程如下表所示：

5. 自定义模型训练（可选）

若需训练自定义模型（适配特定风格的线稿），可按照以下步骤操作：

1. 准备训练数据集：

• 数据集需包含“线稿图像”与对应的“彩色图像”（一一对应，建议数量不少于1000张，提升模型泛化能力）

• 将数据集按比例划分为训练集（80%）与验证集（20%），放置到cgi-bin/paint_x2_unet/data/目录下（需手动创建data文件夹，按“线稿”“彩色”分类存放）

2. 启动模型训练：

   # 训练第一层模型（使用GPU 0）
   python cgi-bin/paint_x2_unet/train_128.py -g 0
   # 训练第二层模型（使用GPU 0）
   python cgi-bin/paint_x2_unet/train_x2.py -g 0

3. 训练参数说明：

• -g 0：指定使用第0号GPU训练，若使用CPU训练，可省略该参数（训练速度较慢）

• 其他参数：可打开训练脚本（train_128.py、train_x2.py）查看，支持调整学习率、训练轮数、批次大小等（需具备一定的深度学习基础）

4. 使用自定义模型：

• 训练完成后，模型文件会自动保存到cgi-bin/paint_x2_unet/models/目录下

• 重启本地服务器，系统会自动加载自定义模型，后续上色操作将使用该模型生成结果

六、常见问题解答（FAQ）

1. 为什么必须使用NVIDIA显卡？CPU可以运行吗？

PaintsChainer的核心是CNN模型，训练与推理过程需要大量的数值计算，NVIDIA显卡通过CUDA/cuDNN提供硬件加速，能显著提升速度。CPU可以运行该工具，但存在两个问题：一是上色速度极慢（一张普通线稿可能需要数分钟），二是部分模型训练功能可能无法正常使用。若没有NVIDIA显卡，仅适合简单测试工具功能，不建议用于实际创作。

2. 上传线稿后，系统无法生成上色结果，怎么办？

可能的原因及解决方案：

• 线稿图像格式不支持：建议使用PNG或JPG格式，避免使用SVG等矢量图格式

• 线稿图像分辨率过高：建议将线稿分辨率调整至1024×1024以下，过高分辨率会导致内存不足

• 预训练模型未正确放置：检查cgi-bin/paint_x2_unet/models/目录下是否有完整的模型文件，若缺失需重新下载

• 端口被占用：若启动服务时提示“Port 8000 is in use”，可修改server.py中的端口号（如改为8080），再重新启动服务

3. Python 2.7可以使用PaintsChainer吗？

官方推荐使用Python 3.5，Python 2.7需进行额外修改才能使用：至少需要修改Web主机相关代码（如server.py中的Python 2.7兼容语法），且部分依赖库（如Chainer 2.0.0+）对Python 2.7的支持有限，可能出现兼容性问题。为避免麻烦，建议直接安装Python 3.5。

4. 如何调整上色结果的色彩风格？

有两种方式：

• 简单调整：通过颜色提示功能，在关键区域标记目标颜色，系统会根据提示调整整体色彩风格

• 深度调整：训练自定义模型，使用目标风格的线稿与彩色图像数据集进行训练，模型会学习该风格的色彩搭配规律

5. 线稿上色后，边缘色彩出现溢出（颜色超出线稿范围），怎么解决？

这是CNN上色模型常见的问题，解决方案：

• 上传线稿前，使用图像编辑工具（如GIMP、Photoshop）增强线稿边缘对比度，让线稿轮廓更清晰

• 在颜色提示功能中，用黑色画笔重新勾勒溢出区域的边缘，系统会根据边缘提示限制色彩范围

• 降低线稿图像的分辨率，高分辨率图像更容易出现边缘处理不精准的问题

6. 可以批量上传线稿进行批量上色吗？

PaintsChainer的默认Web界面不支持批量上传与批量上色功能，仅支持单张线稿处理。若需要批量上色，可基于项目源代码进行二次开发，修改后端server.py与前端界面，添加批量处理逻辑；或使用脚本调用核心上色函数（cgi-bin/paint_x2_unet中的相关函数）实现批量处理。

7. 预训练模型可以商用吗？

根据项目许可证说明：源代码遵循MIT许可，可商用、修改、分发；但预训练模型的版权归Taizan Yonetsuji所有（All Rights Reserved），商用需获得官方授权。若需商用上色结果，建议使用自定义训练的模型，或联系官方获取预训练模型的商用授权。

8. 启动服务时提示“ImportError: No module named 'chainer'”，怎么办？

该错误表示Chainer库未安装或未正确配置：

• 检查是否使用了正确的Python环境（如Windows中同时安装了Python 2和3，需确保使用Python 3.5的pip安装Chainer）

• 重新安装Chainer：pip install chainer>=2.0.0（Windows）或pip3 install chainer>=2.0.0（Linux）

• 若安装失败，可能是CUDA版本与Chainer版本不兼容，需更换适配的CUDA版本或降低Chainer版本（但需≥2.0.0）

七、相关链接

• 项目GitHub仓库：https://github.com/pfnet/PaintsChainer

• 在线DEMO：http://paintschainer.preferred.tech/

• 安装指南Wiki：https://github.com/pfnet/PaintsChainer/wiki/Installation-Guide

• 预训练模型下载：http://paintschainer.preferred.tech/downloads/

八、总结

PaintsChainer是一款定位清晰、功能实用的开源线稿上色工具，依托Chainer框架与CNN技术，实现了“AI自动上色+用户交互优化”的半自动模式，既解决了手动上色效率低的痛点，又保留了用户对色彩的自定义控制权。其跨平台部署、多语言支持、自定义模型训练等特性，使其覆盖了从普通创作者到开发者的广泛用户群体，适用于动漫插画创作、游戏原型设计、学生学习实践等多种场景。项目的优势在于易用性与扩展性的平衡——普通用户可通过简单的Web界面快速上手，开发者可基于源代码进行二次开发或模型训练；同时，官方提供了完整的安装指南、模型下载渠道与开发者社区支持，降低了使用与开发门槛。尽管项目的核心更新集中在2017-2018年，但其核心技术与功能仍能满足当前多数线稿上色需求，是开源领域中兼具实用性与学习价值的AI辅助设计工具。