Esta investigación presenta un novedoso marco basado en Transformer diseñado para identificar y relacionar regiones semánticas en imágenes de arte lineal de manga sin etiquetas preexistentes. A diferencia de las fotografías naturales, el arte lineal carece de color y textura, presentando trazos dispersos en blanco y negro y contornos abiertos que dificultan el procesamiento automatizado. Los autores utilizan un Transformer multiplex para aprender similitudes a nivel de parche, que luego se refinan mediante agrupamiento con reconocimiento de bordes para establecer conexiones coherentes entre regiones. Para respaldar este trabajo, crearon un conjunto de datos a gran escala utilizando un proceso de anotación automatizado junto con puntos de referencia verificados manualmente para una evaluación rigurosa. Los resultados experimentales muestran que el método logra una alta precisión, proporcionando una base para aplicaciones avanzadas como la colorización automatizada y la interpolación de fotogramas en animación. En definitiva, este enfoque reduce el intenso trabajo manual que normalmente se requiere para rastrear características consistentes de los personajes en la producción profesional de manga.
Enlace al artículo científico, para aquellos interesados en profundizar en el tema: "Region-Wise Correspondence Prediction between Manga Line Art Images", Yingxuan Li y colegas. Publicado el 8 de Junio de 2026.
El resumen, la transcripción, y la traducción fueron hechas usando herramientas de software de Inteligencia Artificial.
El resumen se presenta en la forma de un diálogo entre dos personajes sintéticos que llamaremos Alicia y Beto.
Resumen
Alicia
Imagina la escena de lucha fluida más bellamente animada que hayas visto. O quizás un panel de manga meticulosamente dibujado donde la chaqueta de un personaje se está azotando violentamente por el viento.
Beto
Sí, ese tipo de escena donde simplemente te pierdes por completo en el movimiento.
Alicia
Exacto. Consumimos ese medio y nos perdemos totalmente en él. Pero debajo de la superficie de esa magia, existe una cantidad absolutamente agotadora de trabajo humano invisible. Quiero decir, estamos hablando del trabajo dolorosamente preciso de un artista que tiene que seguir un mechón de cabello o un pequeño pendiente.
Beto
O incluso solo la forma exacta de una sombra, ¿verdad?
Alicia
Sí.
Beto
Cruza cientos, a veces miles de cuadros individuales.
Alicia
Sí. Todo mientras el personaje está cambiando constantemente de perspectiva.
Beto
Requiere este nivel de consistencia mecánica. Eso, bueno, es fundamentalmente contrario a cómo los seres humanos dibujan de forma natural. Porque cada cuadro es un rompecabezas geométrico completamente nuevo. El artista esencialmente tiene que mantener todas esas piezas perfectamente alineadas en su memoria de trabajo.
Alicia
Y ese trabajo invisible es exactamente lo que estamos desglosando en esta inmersión profunda. Estamos analizando un nuevo y realmente innovador artículo de investigación titulado "Predicción de Correspondencia por Región entre Imágenes de Arte de Línea de Manga".
Beto
Sí, es un artículo fantástico de investigadores de la Universidad de Tokio y Cyber Agent Inc.
Alicia
Correcto. Y la misión central de su investigación, y realmente nuestro objetivo para ustedes hoy mientras escuchan, es explorar cómo la inteligencia artificial está aprendiendo finalmente a ver y hacer coincidir estas formas abstractas de arte de línea completamente sin color a través de diferentes imágenes.
Conectando las lineas: Correspondiendo Regiones de IA para Arte de Manga
Beto
Lo cual es un salto profundo en la visión por computadora. Y estamos yendo mucho más allá de enseñar a una máquina a reconocer una fotografía de un gato. Ahora se le está pidiendo que entienda el borrador abstracto y desordenado que un humano utiliza para representar a un gato.
Alicia
Así que vayamos directamente a por qué es tan difícil. Porque cualquiera familiarizado con la visión por computadora estándar sabe que los modelos suelen depender en gran medida de datos de píxeles densos.
Como si le alimentaras a una IA con una fotografía natural, tiene una abundancia de señales visuales para aferrarse. Busca la textura de la piel humana o los gradientes de iluminación en un pómulo, o el valor de color específico de una manga azul.
Beto
Sí. Los modelos de IA estándar son esencialmente adictos a la textura y al color. Dependen completamente de esos ricos gradientes para determinar dónde termina un objeto y comienza otro.
Pero el arte de línea de manga completamente priva al modelo de esos datos.
Alicia
Porque está totalmente desprovisto de color, textura y sombreado.
Beto
Exacto. Estás viendo trazos binarios, en blanco y negro, y dispersos en un lienzo en blanco.
Alicia
Lo que esencialmente quita cerca del 90% de la información a la que está acostumbrada la IA. Y los trazos en sí mismos ni siquiera son matemáticamente pulcros.
Beto
No, para nada.
Alicia
Cuando un artista humano dibuja un personaje, no está dibujando polígonos geométricos perfectos y cerrados. Utiliza contornos expresivos sueltos. Quiero decir, una línea que representa un hombro podría simplemente desvanecerse en la nada para implicar luz.
Beto
Correcto. Rara vez son bucles cerrados perfectos que definen claramente una región específica. Sumado a esto, el hecho de que los personajes cambian constantemente de pose, escala, puntos de vista entre cuadros.
Alicia
Así que el grado de abstracción cambia completamente dependiendo del ángulo.
Beto
Exacto. O incluso solo de las elecciones estilísticas específicas del artista en ese momento. Una computadora mira ese panel y no ve un brazo. Simplemente ve una dispersión desconectada de píxeles negros que no parecen formar un límite coherente en absoluto.
Alicia
Es como intentar completar un rompecabezas donde cada pieza es completamente blanca. Y los bordes ni siquiera encajan perfectamente.
Beto
Esa es una gran manera de decirlo.
Alicia
Y simplemente estás adivinando la imagen más grande basándote en garabatos desconectados y vagos.
Pero espera, si los datos son tan ambiguos, los modelos anteriores deben haber fallado por completo en esto. Quiero decir, ¿cómo intentaron procesar los paneles de manga en bruto antes?
Beto
Bueno, la realidad frustrante es que no lo hicieron. Los modelos anteriores en este espacio esencialmente hicieron trampa.
Alicia
¿De verdad? ¿Cómo es eso?
Beto
Operaron bajo la suposición de que las imágenes que les daban ya habían sido perfectamente segmentadas en regiones cerradas por humanos. Asumieron que la parte más difícil del trabajo, identificar los límites donde una parte termina y otra comienza, ya estaba hecha.
Alicia
Oh, vaya. Así que estaban tratando el manga como un libro de colorear para niños con líneas negras gruesas e ininterrumpidas.
Beto
Así es. Pero eso simplemente no refleja la realidad del arte dibujado a mano en bruto.
No puedes construir una herramienta industrial automatizada si requiere que un humano se siente allí y cierre meticulosamente cada brecha en el arte de línea antes de que la IA pueda siquiera mirarlo.
Alicia
Sí, eso anula completamente el propósito de la automatización.
Beto
Precisamente por eso el equipo de Utopia y Cyber Agent supo que tenían que construir un sistema desde cero. Tenían que abordar el arte de línea en bruto y sin tratar directamente. Y para hacer eso, pivotaron a una arquitectura basada en transformadores.
Alicia
Bien, veamos esa arquitectura porque aquí es donde el enfoque parece completamente contraintuitivo para mí.
Beto
Oh, ¿cómo es eso?
Alicia
Bueno, usan un transformador de visión, ¿verdad? Un VIT, que toma la imagen de manga en bruto y la descompone en una cuadrícula de parches de píxeles de 16 por 16 para extraer características.
Beto
Correcto.
Alicia
Pero cortar arte dibujado a mano elegante y fluido en bloques cuadrados rígidos se siente como una forma terrible de procesar el movimiento expresivo. Quiero decir, ¿no hace eso que la salida sea increíblemente bloqueada, como los gráficos de videojuegos de 8 bits tempranos?
Beto
Definitivamente crea una representación bloqueada inicialmente. Pero el transformador de visión no está tratando de trazar las líneas perfectamente. Simplemente está tratando de crear una comprensión semántica burda del vecindario.
Alicia
De acuerdo. Simplemente trata de captar la atmósfera general de ese segmento en particular.
Beto
Exacto. Mira un parche de 16 por 16 y calcula un vector de características. Es esencialmente un resumen matemático de lo que está sucediendo en ese pequeño cuadrado.
Alicia
Sí.
Beto
Pero el trabajo pesado de entender cómo se relacionan esos bloques entre sí sucede en la siguiente etapa.
Alicia
El transformador multiplex.
Beto
Sí.
Alicia
Y el artículo señala que este transformador multiplex utiliza cuatro capas apiladas tanto de autoatención como de atención cruzada. Si estoy siguiendo la lógica aquí, la autoatención sería el modelo analizando una sola imagen internamente.
Beto
Lo entiendes.
Alicia
Descubrir qué parches dentro del cuadro A pertenecen a la misma prenda de vestir o la misma hebra de cabello.
Beto
Sí, la autoatención mapea la estructura interna. Establece las relaciones entre los parches y el mismo dibujo exacto. Y luego la atención cruzada es donde entra el aspecto temporal.
Alicia
Así que está comparando cuadro a cuadro.
Beto
Correcto. El modelo está mirando simultáneamente el cuadro A y el cuadro B, preguntando a qué parches en la segunda imagen corresponden a la estructura que acabo de mapear en la primera imagen.
Alicia
Básicamente está construyendo un puente entre los dos cuadros.
Beto
Y al apilar estas capas cuatro veces, el modelo refina iterativamente su comprensión. Calcula una matriz de similitud de parches densa. Piensa en esto como una hoja de cálculo masiva de alta dimensión que codifica la probabilidad de que cada parche en un cuadro A coincida con cada parche en un cuadro B.
Alicia
Eso suena increíblemente poderoso. Pero todavía estamos atrapados con el problema de los 8 bits, ¿no?
Beto
¿Qué quieres decir?
Alicia
Bueno, tenemos esta matriz altamente inteligente que entiende cómo se relacionan estos cuadrados rígidos de 16 por 16 entre sí a lo largo del tiempo. Pero todavía no sabe dónde está el trazo suave de la pluma real.
Beto
Ah, cierto. Lo cual introduce un brillante paso de postprocesamiento. Se llama "fusión de parches consciente del borde" ("edge-aware patch merging").
Alicia
De acuerdo, ¿qué hace eso?
Beto
Los investigadores sabían que la salida de los transformadores era demasiado tosca. Así que obligaron al modelo a volver a la imagen de alta resolución original para encontrar los límites físicos. Generan un mapa de borde estructural usando suavizado gaussiano para filtrar el ruido de alta frecuencia.
Alicia
Y luego usan gradientes de Sobel para detectar los bordes nítidos de alto contraste, ¿verdad?
Beto
Exacto.
Alicia
Y en el contexto del manga, esos bordes de alto contraste son literalmente los trazos de tinta negra sobre el papel blanco.
Beto
Precisamente. Así que una vez que tienen ese mapa de borde, comienzan a agrupar los bloques similares de 16 por 16. Pero para evitar que esos bloques se derritan sobre las líneas de tinta, usan un algoritmo de cuenca hidrográfica.
Alicia
De acuerdo, quiero visualizar este algoritmo de cuenca hidrográfica por un segundo. Si imaginamos verter agua real en una cuenca física, el agua llenará primero los puntos más bajos, ¿verdad?
Beto
Sí, fluye hacia el fondo.
Alicia
Se expande hacia afuera y llena completamente el espacio hasta que finalmente golpea el borde físico de la cuenca.
Beto
Ese es el mecanismo exacto. El algoritmo trata las puntuaciones de similitud de los parches como el agua y los gradientes de Sobel, los trazos de tinta, como el borde físico de la cuenca.
Alicia
Oh, tiene mucho sentido.
Beto
Correcto. Inunda la región, fusionando todos estos parches similares. Pero en el momento en que el agua golpea ese borde de gradiente nítido, se detiene.
Alicia
Así que toma esa inteligencia tosca y bloqueada del transformador y la rompe violentamente en los contornos pixel perfectos de la pluma del artista. Eso es, honestamente, increíblemente elegante.
Beto
Lo es. Combina la comprensión semántica de alto nivel de un transformador con la precisión de píxeles de bajo nivel de la detección de bordes clásica.
Alicia
Y asegura que la salida final respete realmente la intención original del artista, en lugar de simplemente superponer una mancha borrosa generada por IA sobre el personaje.
Pero sabes, una arquitectura, por muy elegante que sea, es solo un recipiente vacío. Es totalmente inútil sin datos de entrenamiento. Y aquí está el punto de fricción masivo en el que estuve pensando. Nadie se ha sentado y anotado manualmente las regiones correspondientes de cientos de miles de cuadros de manga en bruto.
Beto
No, los datos simplemente no existen.
Alicia
Correcto. Así que tenemos un escenario de pato y huevo severo. No puedes entrenar a la IA sin los datos, pero no puedes generar los datos sin una IA que haga el agotador trabajo manual.
Beto
Y esta es a menudo donde mucha de la investigación de visión por computadora simplemente choca contra un muro. Para eludir esto, el equipo tuvo que construir un conducto de anotación totalmente automático para generar su propia verdad fundamental sintética.
Alicia
De acuerdo, ¿cómo lograron eso sin hacerlo a mano?
Beto
Ya que no podían usar arte de línea sin color para enseñar al modelo inicialmente, trabajaron a la inversa. Tomaron cuadros de anime terminados y totalmente coloreados y usaron un método existente llamado MangaNinja para quitarles el color.
Alicia
Convirtiéndolos en arte de línea en bruto.
Beto
Sí. Esto les dio un conjunto de datos masivo de unas 200,000 parejas de imágenes.
Alicia
Pero mantuvieron los datos de color originales ocultos en el fondo como guía estructural. Esencialmente pusieron ruedas de entrenamiento de color en el modelo.
Beto
Esa es una forma perfecta de describirlo.
Alicia
Dejaron que la IA mirara las líneas en blanco y negro, pero usaron los datos de color ocultos para mapear automáticamente qué regiones eran cuáles.
Beto
Agruparon los colores para identificar regiones distintas como, por ejemplo, una camisa roja o cabello azul. Pero solo agrupar colores no es suficiente, porque el personaje podría estar usando una camisa roja y de pie junto a un coche rojo.
Alicia
Correcto. La IA simplemente pensaría que es todo un objeto rojo gigante.
Beto
Exacto. Así que también usaron una herramienta de coincidencia punto a punto llamada LightGlue. Esto impone consistencia geométrica, asegurando que el modelo entienda los puntos estructurales del objeto, no solo el hecho de que es rojo. Este proceso combinado generó lo que llaman "pseudo etiquetas".
Alicia
Pseudo etiquetas. Eso suena inherentemente como si viniera con una trampa, porque este es un proceso automatizado, va a cometer errores. Va a etiquetar erróneamente una sombra como mechones de cabello o fusionar un elemento de fondo con el brazo de un personaje.
Beto
Oh, absolutamente. La compuerta de entrenamiento era increíblemente ruidosa. Y si solo entrenas una red neuronal estándar con etiquetas pseudo ruidosas, la red simplemente memorizará el ruido.
Alicia
Aprenderá los errores.
Beto
Correcto. Para evitar esto, los investigadores incorporaron una función de pérdida contrastiva muestreada en estilo COAP durante la fase de entrenamiento.
Alicia
De acuerdo. Si estoy entendiendo la mecánica de la pérdida contrastiva, actúa como un sistema de calificación muy estricto. En lugar de simplemente alimentar a la IA y la imagen y decir, aquí está la respuesta correcta. La pérdida contrastiva fuerza matemáticamente al modelo a acercar los elementos estructurales similares en su espacio latente.
Beto
Sí. Y mientras empuja activamente los elementos dissimilares más lejos, esa es la esencia de ello.
Alicia
Al procesar grandes lotes de estas parejas de imágenes y empujar y tirar constantemente estas representaciones matemáticas, la IA está obligada a mirar más allá de las etiquetas pseudo incorrectas ocasionales.
Beto
Porque aprende a ignorar los errores automatizados. Ya que no son estadísticamente consistentes, lo que es consistente es la relación estructural subyacente del arte de línea. Forza al modelo a aprender la anatomía y física reales del dibujo.
Alicia
Lo que explica por qué no se desmorona por completo cuando finalmente quitan las ruedas de entrenamiento. Aprendió la integridad estructural del arte de línea, no solo la pintura que se pone encima.
Beto
Exacto.
Alicia
Pero entrenar una IA en un entorno controlado es una cosa. Cuando llegó el momento de evaluar realmente este modelo, no pudieron simplemente probarlo con sus propios datos ruidosos generados automáticamente.
Beto
No, probar en tu propia distribución de entrenamiento no demuestra que el modelo funcione en el mundo real. Tuvieron que construir conjuntos de datos de referencia de alta calidad y completamente manuales para servir como la verdad fundamental innegable.
Alicia
Así que los humanos reales tuvieron que sentarse y anotar estos conjuntos de prueba.
Beto
Sí. Curaron y refinaron manualmente conjuntos de datos como ATD-12K, que proviene de cuadros reales de producción de anime complejos. También usaron un conjunto de datos sintético generado por IA llamado GenAI y un conjunto de datos renderizado en 3D altamente controlado llamado PBC.
Alicia
Necesitaban lanzarlo al fondo contra los mejores modelos actualmente en el mercado. Veamos los resultados de esa batalla de referencia porque lo pusieron contra SAM, el modelo segmentador de todo.
Beto
Sí. Y SAM es considerado ampliamente un Titán en la segmentación de imágenes ahora mismo.
Alicia
Correcto. Es increíble para fotos, pero ¿cómo le fue en el manga?
Beto
Bueno, SAM es un modelo de "cero disparos" ("zero-shot") muy capaz, pero tropezó completamente con esta tarea específica.
Alicia
¿De verdad? ¿Por qué?
Beto
Porque SAM fue entrenado predominantemente en imágenes fotográficas naturales. Toda su lógica interna está sesgada hacia esas claves visuales de las que hablamos antes. Cuando le das un panel de manga en bruto, se confunde desesperadamente.
Alicia
Porque no hay color ni gradiente de textura para guiarlo.
Beto
Exacto. Sin un cambio de color o un cambio de textura, SAM frecuentemente fusionará la cara de un personaje directamente con la pared de fondo detrás de él. Simplemente ve un mar continuo de píxeles blancos y asume que es todo un solo objeto.
Alicia
Está totalmente ciego sin su apoyo de textura. Vaya. El artículo también menciona comparar su modelo con métodos de segmentación basados en reglas como "región cerrada" ("closed-region") y "bola atrapada" ("trapped-ball"). Supongo que un algoritmo llamado "región cerrada" opera exactamente como suena. Simplemente busca espacios cerrados.
Beto
Eso es correcto.
Alicia
Lo cual, como establecimos antes, significaría que simplemente miraría un panel de manga lleno de contornos esbozados abiertos y no vería absolutamente nada.
Beto
"Región cerrada" falló por completo. Es demasiado frágil para el arte humano.
"Bola atrapada" funciona un poco mejor porque está diseñado algorítmicamente para tolerar pequeñas brechas microscópicas en los contornos. Realmente intenta sellar esas brechas artificialmente.
Alicia
De acuerdo, ¿funcionó eso?
Beto
No realmente. Sufre de una segmentación excesiva severa. En las métricas del artículo, rastrean algo llamado la "relación de clúster" ("cluster ratio"). Una coincidencia perfecta uno a uno tendría una razón de 1.0. La razón de las bolas atrapadas era agresivamente alta.
Alicia
Lo que significa que en lugar de mirar el brazo de un personaje e identificarlo como una única región semántica coherente, el algoritmo simplemente hizo añicos el brazo en una docena de gráficos fragmentados diminutos.
Beto
Correcto. Estaba localizando técnicamente los límites de las líneas, pero estaba perdiendo todo el significado semántico en el proceso. No podía captar el bosque por los árboles.
Alicia
Así que los métodos más antiguos eran o demasiado estrictos y no capturaban nada, o eran completamente caóticos y devolvían un millón de fragmentos inútiles.
Pero este nuevo método, el de UTokyo y CyberAgent, logró entre un 78.4 y 84.4 por ciento de precisión a nivel de región a través de estos conjuntos de datos increíblemente difíciles.
Beto
Lo cual es fenomenal.
Alicia
Lo es. Agrupa extensivamente unidades semánticas significativas como caras, estructuras de cabello complicadas y ropa suelta sin fragmentarlas. Básicamente encontró la zona de la Mediatización para un arte de línea.
Beto
Lo hizo, pero para ser objetivos sobre el estado actual de la tecnología, tenemos que mirar los casos extremos donde todavía tiene dificultades.
Alicia
Claro, nada es perfecto. ¿Dónde falla?
Beto
Bueno, una precisión de entre el 78 y el 84 por ciento es un gran avance, pero no es impecable. El modelo todavía tiene dificultades para rastrear regiones muy pequeñas y fragmentadas, cosas como joyas muy detalladas, o partes del personaje que experimentan transformaciones increíblemente inconsistentes entre cuadros.
Alicia
Oh, como un personaje con cabello muy complejo y puntiagudo, donde una ráfaga de viento altera por completo la silueta de esos picos en el siguiente cuadro.
Beto
Exacto. Cuando la topología cambia tan drásticamente, el modelo a veces pierde la pista de qué pico corresponde a cuál. Esta limitación se refleja en los datos. En el conjunto de datos más difícil de GenAI, la tasa de recuperación de región cae a alrededor del 30 o 35 por ciento.
Alicia
Oh, vaya. Esa es una caída bastante pronunciada.
Beto
Sí. El modelo a veces es demasiado conservador, perdiendo algunas regiones por completo en lugar de hacer una mala coincidencia. Definitivamente todavía queda mucho margen para el refinamiento.
Alicia
Incluso con esas limitaciones, sin embargo, ¿qué significa esto realmente para ti, el oyente, y para el medio que consumes?
Estamos tomando este logro matemático increíblemente denso y lo estamos trayendo de vuelta al escritorio del animador.
Beto
Porque las aplicaciones prácticas son asombrosas.
Alicia
Correcto. Porque este modelo puede rastrear con precisión estas regiones desanotadas y desordenadas a través del tiempo, desbloquea completamente el potencial para la coloreado automático de arte de línea. Ya no necesitas un ejército de artistas haciendo clic manualmente en la herramienta de relleno en cada región microscópica de cada cuadro.
Beto
Eso por sí solo alteraría completamente el flujo de producción. Quiero decir, el ahorro de tiempo sería astronómico.
Pero la aplicación más disruptiva es la generación de cuadros intermedios.
Alicia
Espera, como animar realmente el movimiento.
Beto
Sí. En la animación profesional, los animadores maestros solo dibujan los cuadros clave. Esos son los puntos de inicio y fin extremos de una acción específica.
Alicia
Correcto. Como el puñetazo preparándose y luego conectando.
Beto
Exacto. Pero para hacer que ese puñetazo se vea fluido, alguien tiene que dibujar las docenas de cuadros de transición en medio. Es notoriamente tedioso trabajo repetitivo.
Alicia
Sí. Solo puedo imaginarlo.
Beto
Si una IA puede rastrear perfectamente las regiones estructurales del brazo de un personaje desde el cuadro clave A hasta el cuadro clave B, puede interpolar ese movimiento matemáticamente. Puede ayudar a generar esos cuadros intermedios directamente a partir de los bocetos en bruto.
Alicia
Toma el agotador trabajo invisible que hablamos al principio de esta inmersión profunda y se lo entrega a una máquina que no sufre de fatiga visual.
Beto
Lo cual libera al artista humano para que se centre completamente en la dirección creativa. Y en el peso emocional de la escena en lugar de la repetición mecánica de rastrear una solapa de chaqueta a través de 40 cuadros.
Alicia
Realmente tiene el potencial de ahorrar cientos de miles de horas de trabajo en las industrias del anime y el manga. Está remodelando completamente cómo los estudios asignan sus presupuestos y su talento.
Beto
Es una herramienta increíblemente poderosa para los creadores.
Alicia
Lo es. Pero también nos deja con un pensamiento provocador, quizás un poco inquietante, para que lo mediten.
Si una inteligencia artificial es ahora capaz de comprender y mapear perfectamente el seguimiento y mapeo de los trazos abstractos, desordenados y completamente sin color de la expresión humana, ¿qué sucede cuando le pedimos a la máquina que deje de solo rastrear esas líneas y empiece a dibujar los intermedios por sí misma?
Beto
Esa es la verdadera pregunta.
Alicia
¿Se difuminará el límite entre el animador humano y el sistema de IA tanto que los humanos solo se conviertan en bocetadores de los cuadros clave, dejando a la IA que respire toda la vida y el movimiento en el resto del mundo?
Definitivamente es algo para pensar, la próxima vez que te pierdas en la magia de una escena de lucha perfectamente fluida.
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