换颜色 算法笔记

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参考换装

[FLUX.1 Kontext](#FLUX.1 Kontext)

[302.AI 基准实验室丨实测对比 FLUX.1 Kontext 系列模型,"快、稳、准"三点能否问鼎?](#302.AI 基准实验室丨实测对比 FLUX.1 Kontext 系列模型,“快、稳、准”三点能否问鼎?)

DeepFashion

[viton-hd 2021年](#viton-hd 2021年)

stableviton

文字提示编辑衣服

[三、基于图像风格迁移 / GAN 的换色](#三、基于图像风格迁移 / GAN 的换色)

[🔧 原理:](#🔧 原理:)

[📌 适用于:](#📌 适用于:)

推荐项目:

四、基于调色参考图的自动换色(颜色匹配)

[🔧 原理:](#🔧 原理:)

实现工具:

[🎯 你可以怎么选?](#🎯 你可以怎么选?)

[✅ Bonus:给你一个功能框架参考](#✅ Bonus:给你一个功能框架参考)

[🎨 1. 图像调色 / 色彩迁移(Color Transfer)](#🎨 1. 图像调色 / 色彩迁移(Color Transfer))

[🧩 2. 基于调色板的内容感知重着色(Palette‑based Content‑Aware Recoloring)](#🧩 2. 基于调色板的内容感知重着色(Palette‑based Content‑Aware Recoloring))

[⚙️ 3. 图层分解方法(Layer-based)](#⚙️ 3. 图层分解方法(Layer-based))

[🧠 4. 深度学习方法(GAN / Neural Networks)](#🧠 4. 深度学习方法(GAN / Neural Networks))

[🛠️ 5. 实用工具与项目](#🛠️ 5. 实用工具与项目)

[✅ 推荐方案](#✅ 推荐方案)

[🧪 示例:Reinhard 色彩迁移](#🧪 示例:Reinhard 色彩迁移)


风格匹配

https://github.com/patrickjohncyh/fashion-clip

参考换装

https://github.com/shadow2496/VITON-HD

FLUX.1 Kontext

302.AI 基准实验室丨实测对比 FLUX.1 Kontext 系列模型,"快、稳、准"三点能否问鼎?

DeepFashion

viton-hd 2021年

https://github.com/shadow2496/VITON-HD

stableviton

单图片看起来好点

https://github.com/rlawjdghek/StableVITON

文字提示编辑衣服

https://github.com/rlawjdghek/PromptDresser

三、基于图像风格迁移 / GAN 的换色

🔧 原理:

通过 GAN 或 Diffusion 模型修改目标区域外观(颜色/纹理/风格),可极大增强真实感。

📌 适用于:

  • 精细换色,保持材质、阴影、褶皱

  • 参考图/文本驱动的换色

  • 服装、汽车、建筑、家具等"真实换色"

推荐项目:

项目 简介 GitHub
RecolorGAN 控制色彩变化的图像风格迁移网络
DiffEdit 基于 Diffusion 的编辑(文本/图像驱动)
StyleCLIPDraw 结合 CLIP + GAN 可文本换色/换图案

四、基于调色参考图的自动换色(颜色匹配)

🔧 原理:

通过参考图像提取调色板,对目标图进行颜色映射。

实现工具:

from skimage.exposure import match_histograms matched = match_histograms(source_img, reference_img, channel_axis=-1)


🎯 你可以怎么选?

需求 推荐方法
有 mask,目标颜色纯,要求轻量 OpenCV + HSV 或 Lab 空间变换
没有 mask,需要识别物体 分割模型(U^2-Net、SAM) + HSV
追求真实感 / 换色效果高级 GAN/Diffusion(RecolorGAN、DiffEdit)
有参考图希望换色风格一致 Histogram Matching / Color Transfer

✅ Bonus:给你一个功能框架参考

复制代码

python

复制编辑

class RecolorEngine: def __init__(self, model="u2net"): self.mask_model = load_model(model) def get_mask(self, img): return self.mask_model.predict(img) def recolor(self, img, target_hue=120): mask = self.get_mask(img) hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(hsv) h[mask > 0] = target_hue return cv2.cvtColor(cv2.merge([h, s, v]), cv2.COLOR_HSV2BGR)


如果你提供一张样图和目标颜色(或你想参考的图),我可以帮你生成一个小 demo 或脚本来自动换色。是否要我帮你生成?

你要的"图像编辑换颜色算法"可以分为以下几类,从最简单到高级:


🎨 1. 图像调色 / 色彩迁移(Color Transfer)


🧩 2. 基于调色板的内容感知重着色(Palette‑based Content‑Aware Recoloring)

  • 新论文介绍基于少量调色板入口进行局部编辑,保留色块自然过渡 。

  • 适合对图像中某一类对象(如衣服、汽车)进行精准色彩替换。


⚙️ 3. 图层分解方法(Layer-based)

  • LayerBuilder (2017):将图像分解为可交互色层,允许对每个色层独立调色。使用局部线性嵌入算法,效果自然 arxiv.org

  • 特别适用于需要UI并支持不同区域单独编辑的场景。


🧠 4. 深度学习方法(GAN / Neural Networks)

  • HistoGAN & ReHistoGAN :通过颜色直方图控制生成图像的色彩,同样可用于重着色真实图像 faculty.cc.gatech.edu+15arxiv.org+15github.com+15

  • DeepHist :在图像到图像翻译任务中加入可微直方图层,实现颜色风格的精细控制 arxiv.org

  • 若你想用深度学习进行更逼真和上下文感知的换色,这些都是非常优秀的起点。


🛠️ 5. 实用工具与项目


✅ 推荐方案

你的需求 推荐方向
快速在线/桌面换色 使用 G'MIC 或 JS 工具
想控制整体风格(全部重着色) 使用 Reinhard 色彩迁移
只换部分区域(如服饰) 尝试 Palette‑based 重着色 或 LayerBuilder
追求真实感 + 上下文语义 使用深度学习方法(ReHistoGAN / DeepHist)

🧪 示例:Reinhard 色彩迁移

复制代码

import cv2 import numpy as np def color_transfer(source, target): # 转 Lab 空间 src = cv2.cvtColor(source, cv2.COLOR_BGR2LAB).astype(np.float32) tgt = cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2LAB).astype(np.float32) # 调整 L,a,b 三通道 for i in range(3): tgt[:, :, i] = ((tgt[:, :, i] - tgt[:, :, i].mean()) * (src[:, :, i].std() / tgt[:, :, i].std())) + src[:, :, i].mean() return cv2.cvtColor(np.clip(tgt,0,255).astype(np.uint8), cv2.COLOR_LAB2BGR)

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