PaintsChainer本身不支持单色转渐变的内置功能，但可通过三种方式实现：一、用多点颜色提示引导AI生成渐变；二、导出后在Photoshop等软件中叠加渐变图层；三、修改模型中间特征图进行加权渐变合成。
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如果您使用PaintsChainer对线稿上色后，希望将已生成的单色区域转换为自然过渡的渐变效果，则需借助外部图像处理手段或模型输出调控实现。PaintsChainer本身不直接提供“单色转渐变”的内置功能按钮，但可通过组合操作与后期处理达成目标。以下是实现该效果的具体路径：
一、利用颜色提示引导AI生成渐变倾向
PaintsChainer的交互式色彩提示机制可影响神经网络对区域色彩分布的理解，通过在同一线稿区域内设置多个不同明度/饱和度的相近色点，可诱导模型输出具有过渡感的渐变色块而非纯平涂单色。
1、在PaintsChainer网页界面中点击“Set sketch”上传已完成基础单色上色的图片（建议先导出当前结果为PNG）。
2、使用左侧调色板中的吸管工具，从原单色区域中选取主色，再手动微调HSL参数，生成2–3个亮度递增或递减的邻近色（例如#FF6B6B → #FF9F9F → #FFD1D1）。
3、在同一目标区域边缘至中心位置，依次点击添加这组渐变提示色点，确保点位呈放射状或线性排列。
4、点击“Colorize”按钮重新生成，模型将依据提示的空间与色值关系，增强该区域内部的色彩过渡表现。
二、导出后使用图像编辑软件叠加渐变层
PaintsChainer输出为标准RGB图像，可导入专业图像软件中通过图层混合与蒙版控制，人工叠加符合视觉逻辑的渐变覆盖层，从而在保留AI结构识别优势的同时注入可控渐变效果。
1、将PaintsChainer生成的上色图保存为PNG格式，并在Photoshop或GIMP中打开。
2、复制背景图层，对副本执行“选择→色彩范围”，用吸管点击目标单色区域，调整容差至能完整选中该色块且边缘柔和。
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3、新建图层，设置其混合模式为Overlay或Soft Light，并使用渐变工具（线性/径向）在此图层上拖拽绘制所选色系的渐变。
4、按Ctrl+I（Windows）或Cmd+I（Mac）反选蒙版，用黑色柔边画笔在非目标区域涂抹，使渐变仅作用于原始单色区域内部。
三、修改模型输出中间特征图实现渐变映射
PaintsChainer的两层U-Net架构（train_128.py与train_x2.py）分别输出低分辨率基础色图与高分辨率细节图。若具备Python开发能力，可在推理阶段截取第一层输出的soft-label概率图，将其作为灰度权重图驱动第二层输出的色彩插值，从而构造像素级渐变映射。
1、定位项目目录下的cgi-bin/paint_x2_unet/unet.py文件，确认forward函数中第一层网络输出变量名（通常为out1）。
2、在server.py的colorize响应逻辑中插入代码段：读取out1张量，归一化至0–1区间后作为alpha通道，与第二层输出的RGB图进行加权融合。
3、启用双线性插值重采样，使out1的空间分辨率匹配最终输出尺寸，避免块状过渡。
4、重启python server.py服务，上传线稿后，系统将自动以渐变权重方式合成最终图像。
