在 2016 年末 2017 年初的时候 Alpha GO 升级版在各大围棋网络对战平台上横扫中日韩九段高手，唯一一场没胜还是因为人类方的网络不稳定断线，围棋是一种被视作人类智慧究极较量的棋盘游戏，当人类在围棋战场上接连被打败后，有人开始担心 AI 超越人类的那一天到来。不过目前看人工智能、神经网络算法、机器学习这些还都是提升人类生产力的辅助工具。而在岛国人工智能相关的技术已经准备用在绘图上，岛国一位工程师就公开了用深度学习技术开发的线稿自动上色服务
原始线稿
如果不手工标识上色区域和使用颜色自动上色的结果
手工标记上色区域后的结果
岛国的一位工程师利用 2015 年 6 月公开的深度学习框架 Chainter 还有 Python 接口的 OpenCV（英特尔的视觉库），通过深度学习网络上的 60 万张已经上色的插图来学习上色方式，具体使用时需要操作者在已完成的线稿上标记好不同颜色的上色区域（比较简单画倒横道、竖道标记大致区域即可），之后通过 GPU 运算生成上色的图片，在测试用的在线服务中需要等待 1 分钟左右就会自动生成上色后的图片，因为这个服务还是比较消耗 GPU 资源的所以作为个人项目并不能做到大规模的对应上色处理请求。作者已经在 github 上公开这个自动上色服务的源代码，有兴趣的话可以自己搭建类似的服务。另外这个自动上色产出的上色后的线稿并不能真的和人类手动上色水平一样，目前看这个服务的出现更多的是象征着 AI 在未来可以成为画作师重要帮手。
自动上色的部分图片
自动上色源代码
测试用在线服务
之前岛国的早稻田大学公开了一个自动描线的技术，这项技术是能够直接为草稿瞬间完成描线的工作，该技术使用了神经网络算法，让电脑能够自动识别图像并确定图像的具体轮廓完成描线的工作，利用这项技术即便是角色衣物线条很复杂的草稿也可以完美的一口气的转化成为线稿，不过目前这项自动描线技术仅作为早稻田内部的研究项目，不过随着技术的成熟早晚会有一天面向画作师开放。另外早稻田大学也开发了一项自动上色服务，不过是针对黑白照片使用的。
早稻田大学自动描线技术英文论文
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