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시각화 파이프라인
이 문서는 OpenToonz 아이디어 기반 line tools가 현재 rough-sketch-to-color 연구 파이프라인의 어디에 들어가는지 보여줍니다.
연구 내 위치
flowchart TD
A[블루 원고 페이지] --> B[Mr.Blue YOLO-seg panel detector]
B --> C[Polygon-masked panel crops]
C --> D{Preprocess?}
D -->|baseline| E[Raw crop to Qwen Image Edit]
D -->|OT-inspired| F[Blue Line Cleanup]
F --> G[Line AutoClose]
G --> H[Region Palette Map]
H --> I[Qwen Image Edit or MangaNinja]
E --> J[Colored panel]
I --> J
J --> K[Panel Reassemble]
노드 체인
flowchart LR
A[Load Image / Panel Crop] --> B[OT Blue Line Cleanup]
B --> C[OT Line AutoClose]
C --> D[OT Region Palette Map]
D --> E[Colorization Node]
E --> F[Reassemble]
출력 산출물
flowchart TD
A[OT Blue Line Cleanup] --> A1[clean_line IMAGE]
A --> A2[line_overlay IMAGE]
A --> A3[settings_json]
B[OT Line AutoClose] --> B1[closed_line IMAGE]
B --> B2[closure_overlay IMAGE]
B --> B3[segments_json]
C[OT Region Palette Map] --> C1[region_preview IMAGE]
C --> C2[regions_json]
실험 매트릭스
| Variant | Color model 입력 | 기대 효과 | 위험 |
|---|---|---|---|
| A | raw panel crop | 가장 빠른 baseline | 블루 러프가 결과에 남을 수 있음 |
| B | clean line crop | blue noise 감소 | 의미 있는 러프 정보까지 제거할 수 있음 |
| C | clean line + autoclose | fill 안정성 증가 | 잘못된 closure line이 생길 수 있음 |
| D | clean line + autoclose + region JSON | 후처리 수정 용이 | downstream region-aware tooling 필요 |
채택 기준
아래 중 하나 이상이 명확히 좋아질 때 default 전처리로 채택합니다.
- 최종 결과의 blue artifact 감소,
- line boundary를 넘어가는 색 누수 감소,
- correction 이후 캐릭터/의상 색 일관성 향상,
- overlay/JSON으로 전처리 판단을 확인하기 쉬움.