AiColorize

为漫画设计的 AI 一键上色桌面工具，支持批量处理整本漫画。带GUI界面鼠标点击即可操作，本地处理无需联网

✨ 功能亮点

• 批量上色：一次选择整个文件夹，自动处理所有漫画图片（支持 .png, .jpg, .jpeg, .bmp, .webp 格式），并将上色结果保存到指定输出目录。
• 双模型支持：内置 DeOldify 和 DDColor 两种 AI 上色引擎，满足不同风格的上色需求。
• 内置下载器：无需手动寻找模型，点击按钮自动下载，支持多镜像源，下载时显示进度和当前源名称。
• 开箱即用：下载 AiColorize.exe 直接运行，无需安装 Python 或任何复杂的环境。
• GPU 加速：支持 NVIDIA GPU (CUDA) 加速，大幅提升处理速度。
• 简单易用：直观的图形用户界面，一键操作，无需命令行知识。

🚀 使用方法（以windows为例）

1. 下载程序：前往 Releases 页面 下载最新的 AiColorize.exe。
2. 运行程序：双击下载的 AiColorize.exe 启动工具。
3. 下载模型：点击主界面上的 "自动下载模型" 按钮，程序将自动下载所需的 AI 模型（推荐使用 DDColor）。
4. 选择模式：根据需求选择 "单图处理" 或 "批量处理 (文件夹)" 模式。
5. 选择输入/输出：
   • 单图模式：点击 "选择图片" 按钮选择一张黑白图片。
   • 批量模式：点击 "选择文件夹" 按钮选择包含黑白漫画图片的文件夹，并点击 "选择输出目录" 按钮指定上色结果的保存位置。
6. 开始上色：点击 "一键开始上色" 按钮，等待处理完成。
7. 查看结果：处理完成后，程序会弹出提示，告知您上色结果的保存路径。

🎨 模型说明

• DeOldify：适合老照片风格，色彩自然，偏向写实。
• DDColor：适合漫画/动漫风格，色彩鲜艳，效果更符合二次元内容。

🌐 模型下载镜像源列表

如果您需要手动下载模型，可以使用以下链接：

• DeOldify 模型 (deoldify.onnx)

  • Hugging Face 官方源：https://huggingface.co/AXERA-TECH/DeOldify/resolve/main/ColorizeArtistic.fp16.onnx
  • ghproxy 镜像源（国内加速）：https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/MartinDelophy/deoldify-onnx-web/releases/download/v1.0.0/ColorizeArtistic_gen.onnx

• DDColor 模型 (ddcolor.onnx)

  • Hugging Face 官方源：https://huggingface.co/facefusion/models-3.0.0/resolve/main/ddcolor.onnx
  • ghproxy 镜像源（国内加速）：https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/piddnad/DDColor/releases/download/v1.0/ddcolor_tiny.onnx

🛠️ 构建说明 (面向开发者)

通过 GitHub Actions 自动编译

本项目配置了 GitHub Actions，当代码 push 到 master 分支或创建 tag (例如 v1.2.0) 时，会自动在 windows-latest 环境下编译 AiColorize.exe 并作为 artifact 上传。如果是 tag 触发，还会自动创建 GitHub Release 并附加 exe 文件。

工作流文件：.github/workflows/build.yml

本地手动编译

1. 环境准备：
   • 下载 Python 环境包 并解压。
   • 确保已安装 git 并克隆本项目到本地。
2. 文件放置：将本项目中的 app.py 和 build.bat 放入解压后的 Python 环境文件夹（与 python 文件夹同级）。
3. 运行编译脚本：双击运行 build.bat。
4. 获取可执行文件：等待脚本运行完成，在生成的 dist 目录下即可找到 AiColorize.exe。

🙏 鸣谢

• DeOldify
• DDColor
• JhentaiSR