5月31日，Pixiv与Preferred Networks（下简称PFN）宣布，漫画自动上色AI“Petalica Paint for Manga”面向法人试运行。
其实，这并不是第一个与漫画有关的AI。2019年，东芝KIOXIA推出了“TEZUKA2020”企划——采用AI技术来分析手塚治虫的全部漫画作品，让其画出“手塚治虫新作漫画”。
手冢治虫AI仿作，《Paidon》。这味儿可太正了。
AI进行了大量深度学习，并在工作人员的大量帮助下，完成了此作，可以说惊为天人。这里还有一个关键，翻开彩色封面，你会发现漫画正篇全是黑白的。
虽然日本漫画风靡全球，改编动画、游戏无数，但可能始终有一个问题萦绕在各位漫画读者的心头，日本漫画领跑全球，为什么始终是黑白的呢？美漫如《漫威》、《DC》这样的庞然巨物暂且不提，起步较慢的韩漫、国漫也都是全彩。虽然日本有高超的黑白漫画技巧，但是彩色漫画的表现力显然要比黑白漫画更强，读者阅读体验也会更好，这似乎是有百利而无一害的事，却一直没有成为现实。
国漫《罗小黑战记》，可以看到全彩色漫画可以更好地表达画面中的明暗、冷暖等关系，让作者提供更多叙事信息
究其原因，是因为绘画工具与媒介的区别导致的。日本正由于其漫画起步极早，当时还习惯于用纸张作画，上色极费功夫；印刷用纸为了节约成本，质量也较差，黑白印刷则不会放大这一缺点。只有周刊上的人气作品才会难得画上彩页，这种习惯也就一直保留了下来。
中国漫画开始发展之时，电脑与互联网已经普及，使用板绘作图上色要轻松许多；线上订阅制度趋向成熟，实体书本带来的限制也已经消失。
这就像是中国没怎么经历信用卡时代就跃进了手机支付时代，而至今日本在数字化支付上仍比较落后，所以还习惯于信用卡与纸钞支付。后来者们没有“积重难返”的烦恼，科技的新风在中国的图层上开满了斑斓的花朵。
《龙珠》漫画，虽然是黑白漫画，但是阴影等细节也非常见功力。
鸟山明说，《龙珠》中，赛亚人变身后头发金黄的设定也是为了减少作画量，在黑白漫画中，对金黄色进行留白处理即可，而不需要把悟空的头发全部涂黑。连给角色涂头发颜色的时间需要节省下来，这也可以从侧面印证日本漫画家工作量之巨大。不过，发色与角色战斗力挂钩的设定却也机缘巧合地成为了ACG作品中的一大经典。
不过，自动上色AI的出现，或许对日本漫画业界是一个很好的刺激与推动，不久以后，我们就能完全享受彩色漫画了。
Petalica Paint for Manga的诞生
Pixiv作为同人漫画、插图的最热门社区之一，为自己的创作者用户们提供更好的创作工具，让社区更上一层楼，与PFN这一研究AI技术的公司达成合作，顺理成章。
Pixiv与PFN早在2019年11月已经牵手，共同运营、开发了能够进行深度学习的AI软件“Petalica Paint”，它能够提供自动描线，自动上色的功能。目前，这一功能已经先对法人们试行开放，在进一步学习、优化之后，两家公司将会把这款软件提供给个人用户。
Pixiv认识到了海外的漫画市场如今都以彩漫为基准，彩漫与数字化为漫画市场注入了新的活力。因此，专业的上色技能成为了日本漫画的新课题。对于日本国内的漫画产业，以及日漫国际化都有重要的影响。
Pixiv希望通过上色AI“Petalica Paint for Manga”推动彩漫，让创作者们能够节约上色时间与开销，将更多的时间花费到具有高附加价值的内容上，能够让日本的漫画拥有更强的表现力，并进一步在海外市场扩张，吸引更多层次的用户。
视频中是上色AI“Petalica Paint for Manga”的演示，可以比较明显地看出该软件的优缺点。
Petalica PAInt for Manga的优点
顾名思义，上色AI的功能就是为单色的原稿上色。通过“Color Hint”功能，可以对完成自动上色的作品进行修改。自动上色之后，会建立“头发”、“衣服”、“皮肤”、“眼睛”、“背景”等不同区域的图层，并且图像能够以符合业界标准的PSD文件形式导出。
打底导入自动上色，成品能够让各创作者导入自己使用的制作或编辑软件中，图形高光、阴影等的细节处理。Pixiv内部测算的数据显示，使用AI上色，相比亲自上色可以节省一半以上的时间。并且可以保证上色工作的平均质量，不会出现参差不齐的问题，能够让创作者更专注于提升作品的质量。
Pixiv详细对比了过去上色与AI上色的效率差异。过去需要几个甚至十几个小时才能完成一个角色的上色，而利用上色AI，一页漫画上存在多个角色时也只需要几小时；过去只有掌握绘画软件的人才能够进行上色工作，利用上色AI，不会使用绘画软件的人也可以进行上色工作。
日本网友对自动划分图层的功能表示感叹，认为非常方便。
不少网友都感叹上色AI的便捷功能。有些网友激动地认为自己能画彩漫的日子也要到来了。
Petalica Paint for Manga的不足
GameLook就上色AI询问了一位自由画师，对方在简单检查中很快发现了不少上色AI的问题。她说，上色的麻烦往往在于清理线稿的边角，比如说溢出线稿的颜色，和魔棒识别不到的区域需要补色。
左边应铺涂白色的衬衫区域被铺涂成了皮肤的肉色。
而上图中就出现白色边缘，这时就需要画师使用Sai扩选区补颜色。
左边明显遗漏了肌肤的铺涂，造成肤色差。
只是浏览短短一分半的视频，就发现了两出问题，个人作画时这种后期检查的成本，让她感到并不讨好。
她认为，虽然在铺涂颜色的过程中，可以省下一些操作，但目前仍略显鸡肋，以商业标准而论，还是需要后期精修精查，这对熟练上色技巧的业内人士来说，本没有太大吸引力。但对于没有把握上色的初学者而言，上色AI能够附加一定的光影效果，还是比较有意义的。如此看来，“Petalica Paint for Manga”的深度学习之路仍然很长。
结语
对于个人画师，上色AI门槛低，能够提供新人以帮助，但是距离商业标准，仍比较远。但或许在大规模的团队作业中，上色工作细分之下，通过AI上色、后期精修等各环节将作业分开，整个工作流程的效率能大大提升。不论应用场合到底怎样，目前“Petalica Paint for Manga”成长的脚步不会停歇，相信不久的将来，人们的工具会越来越强大，机械性的工作会越来越轻松，而每个创作者都可以投入到朝气蓬勃的创作生活中。
