Руководство по массовой колоризации глав вебтунов

Почему массовая колоризация меняет всё для издателей

Когда мы начали колоризировать главы вебтунов для публикации, первое, что мы поняли — инструменты для колоризации отдельных изображений практически бесполезны для производственной работы. Типичная глава вебтуна содержит от 40 до 80 страниц. Колоризация по одной — даже с быстрым ИИ-инструментом — даёт несогласованные цвета на каждой странице. Волосы персонажа могут быть рыжими на странице 12 и каштановыми на странице 13. Фоны меняют оттенок между панелями. Результат выглядит так, будто каждую страницу раскрашивал другой художник.

Массовая колоризация — это не просто скорость. Это обработка целой главы как единой единицы работы, так же, как это сделал бы художник. Когда колорист-человек работает над главой, он устанавливает палитру на первой странице и поддерживает её. Он видит переходы сцен и сохраняет настроение. Он не забывает, какого цвета были стены три страницы назад. Любой инструмент колоризации производственного уровня должен воспроизводить эту преемственность, и это возможно только когда инструмент обрабатывает всю главу целиком.

Именно поэтому мы с самого начала создали Watashi Colorizer как конвейер массовой обработки. Не как инструмент для одного изображения с прикрученным пакетным режимом, а как систему, спроектированную с нуля для понимания глав как связанных последовательностей арта.

Инженерный вызов: согласованность цветов между страницами

Самая сложная проблема массовой колоризации — не скорость обработки, а согласованность. ИИ-модели обрабатывают изображения пакетами фиксированного размера, и любые два пакета дадут немного разную интерпретацию цветов одного и того же содержимого. Если сцена начинается внизу страницы 30 и продолжается вверху страницы 31, и эти две страницы попадают в разные пакеты, вы получите видимый шов прямо посреди действия.

Нашим решением стало виртуальное разделение изображений. Вместо отправки целых страниц в ИИ мы сканируем каждую страницу на наличие чёрных разделителей панелей — чисто чёрных горизонтальных полос, разделяющих сцены в формате вебтуна. Мы разбиваем страницы на отдельные арт-полосы по этим разделителям, затем перегруппировываем полосы по непрерывности сцен через границы страниц. Низ страницы 30 и верх страницы 31 оказываются в одном пакете ИИ, чтобы модель видела и раскрашивала их вместе.

Это потребовало месяцев настройки. Детекция разделителей должна отличать чисто чёрные разделители панелей от тёмного художественного содержимого — теней, волос и ночных сцен. Мы сканируем каждую строку каждого изображения, классифицируя пиксели с порогом RGB 15 — учитывается только почти чистый чёрный. Всё, что имеет видимую текстуру, даже тонкие значения серого 10-30 на канал, распознаётся как арт и остаётся нетронутым.

От отдельных изображений к целым главам: построение конвейера

Полный конвейер работает в четыре этапа. Первый: каждое загруженное изображение сканируется и разбивается на виртуальные изображения в обнаруженных чёрных пустотах. Второй: эти виртуальные изображения группируются в пакеты по непрерывности сцен с учётом максимального соотношения сторон, чтобы ИИ получал достаточное разрешение. Третий: каждый пакет сшивается в одно высокое изображение, отправляется в ИИ, и колоризированный результат разрезается обратно. Четвёртый: все колоризированные полосы компонуются обратно на исходные холсты в точных оригинальных размерах.

Этап группировки — самый сложный. Мы оцениваем каждую границу между соседними виртуальными изображениями, подсчитывая полностью чёрные строки — не усредняя темноту пикселей, а считая строки, в которых 95% или более пикселей чисто чёрные. Если граница получает высокую оценку, это безопасное место для разделения пакетов. Если оценка низкая, арт пересекает границу, и мы сохраняем эти изображения вместе. Этот построчный скоринг улавливает детали, которые пропустило бы усреднение пикселей, например одну строку диалогового текста на чёрном фоне.

Производственные требования, определившие наш подход

Несколько производственных требований определили архитектурные решения. Результат должен иметь точно исходные размеры — издателям нужны файлы, которые подставляются в существующие рабочие процессы как прямые замены. Цвета персонажей должны контролироваться на уровне HEX, потому что у издателей есть утверждённые стайлгайды. Инструмент должен обрабатывать форматы манги, манхвы, маньхуа и вебтунов без ручной настройки, потому что производственной команде не нужно подстраивать параметры для каждой серии.

Мы также узнали, что сжатие важно в масштабе. Одна PNG-страница размером 2000×8000 пикселей может весить 10 МБ и более. Умножьте на 60 страниц — и через конвейер проходит 600 МБ для одной главы. Автосжатие при загрузке — перекодирование негабаритных PNG в JPEG q92 без изменения размеров — сокращает это до менее 100 МБ при сохранении каждого пикселя видимого качества.

Это не те функции, о которых задумываешься при колоризации одного тестового изображения. Это требования, которые проявляются после сотой главы, когда эффективность конвейера и согласованность результатов становятся разницей между полезным инструментом и игрушкой.

Чему мы научились, публикуя колоризированные главы

После колоризации тысяч страниц по десяткам серий главный урок — согласованность важнее пиковой качества. Глава, где каждая страница хороша, гораздо более пригодна к публикации, чем глава, где пять страниц потрясающие, а остальные заметно отличаются. Палитры персонажей, обучение контексту и группировка по сценам — всё это служит одной цели: сделать так, чтобы вся глава выглядела так, будто её раскрасил один художник.

Второй урок — редактирование не является необязательным. Какой бы хорошей ни стала ИИ, некоторые панели требуют ручной корректировки. Цвет глаз персонажа может сместиться. Настроение фона может не соответствовать сценарию. Наш режим редактирования позволяет давать инструкции на естественном языке для исправления конкретных панелей без повторной обработки всей главы, потому что в производстве возможность делать точечные исправления так же важна, как качество начальной колоризации.