Sana Manga Coloring

Sana Manga Coloring

用两个 Sana 600M 模型给黑白漫画页上色，一个在原画上添加颜色，一个重绘整页，适合处理自己页面的画师和爱好者。

由 masterofaudio2077 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Sana Manga Coloring 用两个为这项任务调过的 Sana 600M 模型，给黑白漫画页上色。Tagged 模型添加颜色，页面几乎保持原样。Painted 模型重绘整页，再把原来的线条和文字放回去。同一个容器在 CPU 上运行模型，并提供网页界面。

适合谁：想给自己拥有或自己画的漫画页做彩色草稿的画师和读者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
漫画 | 独立漫画家 | 做出一页的彩色草稿 | 在画好的页面上测试黄昏氛围
业余绘画 | 手里有自己黑白页面的爱好者 | 不用手工上色就给页面加颜色 | 给自己画的一页上色
艺术教育 | 学生 | 在同一页上对比 Tagged 和 Painted 的效果 | 在同一页上运行两个模型

如果你需要几秒钟就出结果，可以跳过它，因为免费的 CPU 每页要花一分钟或更久。

用在哪里：

• 网页浏览器，在 Hugging Face 上这个 Space 的页面里
• Windows、macOS 或 Linux 上的 Docker，用于你自己运行的副本
• 调用这个应用基于任务的网页 API 的脚本

使用场景 | 谁用 | 得到什么
用标签上色 | 画师 | 在原画上添加了颜色的页面
重绘页面 | 插画师 | 更像成品插画的页面
用脚本批量处理 | 开发者 | 一个可以通过 API 启动、查看并取回的任务

如何设置：在线使用不需要安装任何东西。在自己电脑上运行副本需要 Docker 和少量 Python。

• Docker
• Python 和 pip 工具，只在下载这一步需要
• 给模型权重留出空间，因为开发说明里写着后端第一次启动会下载约 4 GB

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹里。
3. 进入该文件夹。
4. 构建 Docker 镜像。
5. 运行容器，并开放 7860 端口。

pip install -U huggingface_hub
hf download masterofaudio2077/Sana-Manga-Coloring --repo-type space --local-dir Sana-Manga-Coloring
cd Sana-Manga-Coloring
docker build -t sana-manga-coloring .
docker run -it -p 7860:7860 sana-manga-coloring

如何使用：打开页面，上传一张最大 15 MB 的 PNG、JPEG 或 WebP 页面。选择 Tagged 或 Painted 模型，设置它的选项，并选择 Draft 或 Standard 速度。页面会显示你在队列中的位置和当前步骤。请在 15 分钟内下载结果。

docker run -it -p 7860:7860 sana-manga-coloring

工具 | 作用
Tagged 模型 | 用情绪、时段、光线、饱和度和色板五个可选标签来上色
Painted 模型 | 用 Look、Guidance 和 Ink 设置重绘页面，再恢复原来的线条和文字
2 倍放大 | 用 Real-CUGAN 把结果锐化到 1024 像素
Draft 和 Standard | 分别运行 8 步或 20 步，在速度和质量之间取舍
队列视图 | 显示队列位置和步骤，服务器忙时会让你稍后重试

示例：你上传一页黑白漫画，保持 Tagged 模型，并把饱和度设为 vivid。在免费硬件上等一两分钟后，你会拿回同一页，原画上已经加了颜色。线条和文字几乎不变。

新手与专家：这个工具会为没有颜色的页面猜出颜色。第一步，上传一张小页面，保持 Tagged 模型，并用 Draft 速度，这样能更早看到结果。

两个模型都以短边 512 像素来上色，可选的放大会把结果提高到 1024。Tagged 模型学习的是带有那五个标签的彩色漫画页。Painted 模型学习的是约 29,000 个分格，以及由另一个 AI 做出的对应绘制版本。内存里一次只保留一个模型，所以切换后的第一页要等大约半分钟。

上传一张黑白页面
选择 Tagged 或 Painted 模型
队列接收任务，然后模型上色
可选 2 倍放大，然后下载 PNG

注意事项：

• Limits: 上传的是最大 15 MB 的 PNG、JPEG 或 WebP，一次只处理一页，最多三页排队，输出的最长边为 1536 像素
• License: Apache 2.0，放大器 Real-CUGAN 标注为 MIT
• Cost to run: 来源没有提到，免费的 cpu-basic 硬件有 2 个 vCPU
• Data it reaches: 你上传的页面，作为已完成任务保留 15 分钟，以及元数据里列出的模型
• Not for: 需要快速出结果或处理特别大的页面，因为页面越大耗时越长

Title: 在免费 CPU 上给一张 672x512 页面上色所需的时间
Draft，8 步: 61 s
Standard，20 步: 112 s

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：1
• 构建方式：docker
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/masterofaudio2077/Sana-Manga-Coloring
• 文件：https://huggingface.co/spaces/masterofaudio2077/Sana-Manga-Coloring/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。