Magi 的模型是一个可以自动将漫画页转录成文字并生成剧本。Magi 模型是牛津大学工程科学系的视觉几何组开发的，该模型通过识别漫画页面上的面板、文字块和角色，实现了全自动的剧本生成功能。其主要功能包括面板检测，识别漫画页面上的各个面板，以及文本块检测，识别面板中的文本块，通常包含对话或叙述性文本。此外，模型还能够检测页面上的角色形象，并根据其身份进行聚类，以区分不同的角色。

Magi 模型还可以将文本与说话者进行关联，确定哪些文本是由页面上的哪个角色说出的，保证剧本的准确性。同时，模型还会按照漫画的阅读顺序对文本块进行排序，确保剧本的叙述逻辑与原漫画一致，让读者通过阅读文本完整地体验漫画故事。

除了 Magi 模型本身，项目还包含一个名为 Mangadex-1.5M 的数据集，其中包含约150万漫画页面，涵盖多种流派和艺术风格。这个数据集的设计旨在为 Magi 模型的训练提供支持，解决漫画页面的自动理解和剧本生成问题，包括面板检测、文本块和角色检测、角色身份聚类以及文本与说话者之间的关联。

通过这一项目，研究人员希望推动漫画领域的自动化处理和理解技术的发展。

论文：https://arxiv.org/abs/2401.10224

Magi GitHub源码：https://github.com/ragavsachdeva/magi

项目入口：https://top.aibase.com/tool/magi

Magi：自动将漫画页转录成文字并生成剧本