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龍圖騰網恭喜深圳市靈圖閃創科技有限公司申請的專利一種基于視頻生成模型的動畫上色方法及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119693507B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510219786.4，技術領域涉及：G06T13/00；該發明授權一種基于視頻生成模型的動畫上色方法及設備是由黃子舟;鄒凱峰;尹威武;黃濤;馮瀟軼;熊劼星;何玲芳設計研發完成，并于2025-02-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視頻生成模型的動畫上色方法及設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于視頻生成模型的動畫上色方法及設備，涉及圖像自動上色技術領域，解決了目前的上色方法對于同一張線稿的上色，每一次運行會產生不一樣的結果，導致前后幀的連貫性效果差的技術問題。該方法包括提取待上色視頻的中間幀圖像的邊緣線稿，并將邊緣線稿輸入到ControlNet模型，得到中間幀圖像的邊緣特征；將待上色視頻的首幀圖像和尾幀圖像輸入視頻生成模型，得到首幀圖像和尾幀圖像的圖像特征，結合圖像特征和邊緣特征得到邊緣條件信息；根據邊緣條件信息對首幀圖像和尾幀圖像進行特征融合，得到融合特征；通過融合特征給中間幀圖像上色。本發明能夠加強視頻前后幀的連貫性，實現給動畫視頻精準上色。

本發明授權一種基于視頻生成模型的動畫上色方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于視頻生成模型的動畫上色方法，其特征在于，包括以下步驟：提取待上色視頻的中間幀圖像的邊緣線稿，并將所述邊緣線稿輸入到ControlNet模型，得到所述中間幀圖像的邊緣特征；將所述待上色視頻的首幀圖像和尾幀圖像輸入視頻生成模型，得到所述首幀圖像和尾幀圖像的圖像特征，結合所述圖像特征和所述邊緣特征得到邊緣條件信息；其中，所述首幀圖像和所述尾幀圖像皆為已完成上色的彩色圖像；根據所述邊緣條件信息對所述首幀圖像和尾幀圖像進行特征融合，得到融合特征；通過所述融合特征給所述中間幀圖像上色；所述提取待上色視頻的中間幀圖像的邊緣線稿，并將所述邊緣線稿輸入到ControlNet模型，得到所述中間幀圖像的邊緣特征，包括：通過邊緣檢測算法提取所述待上色視頻的中間幀圖像的邊緣線稿，將所述邊緣線稿輸入所述ControlNet模型，得到所述ControlNet模型的每一個block的輸出特征c；其中，每個block的輸出特征c為所述中間幀圖像的邊緣特征；所述將所述待上色視頻的首幀圖像和尾幀圖像輸入視頻生成模型，得到所述首幀圖像和尾幀圖像的圖像特征，結合所述圖像特征和所述邊緣特征得到邊緣條件信息，包括：將所述待上色視頻的首幀圖像和尾幀圖像輸入視頻生成模型，得到所述視頻生成模型的每個block的輸出特征f，將所述輸出特征f與所述輸出特征c相加，得到所述邊緣條件信息f’；所述根據所述邊緣條件信息對所述首幀圖像和尾幀圖像進行特征融合，得到融合特征，包括：將所述邊緣條件信息作為所述視頻生成模型的偏置特征，通過所述視頻生成模型獲取所述首幀圖像的首幀潛空間特征Z1、尾幀圖像的尾幀潛空間特征Z2；將所述首幀潛空間特征Z1、尾幀潛空間特征Z2分別與高斯噪聲進行維度拼接，再進行去噪，得到首幀去噪特征Z1’、尾幀去噪特征Z2’；對所述首幀去噪特征Z1’、尾幀去噪特征Z2’進行融合處理，得到融合特征；在所述對所述首幀去噪特征Z1’、尾幀去噪特征Z2’進行融合處理，得到融合特征中，得到所述融合特征的公式為： ；其中，為所述融合特征；為從0到1線性遞增的權重向量，所述權重向量每次遞增的數值為，N為所述待上色視頻每次去噪的幀數。

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