图片转PSD分层文件只能靠手动抠图这款免费的AI图片分层工具帮你几分钟搞定【免费下载链接】layerdividerA tool to divide a single illustration into a layered structure.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider把一张插画拆成可编辑的分层文件熟练的Photoshop用户也要忙上两三个小时而一款名叫Layerdivider的开源AI图片分层工具几分钟就能自动交卷——它会自动分离图片元素把画面里的颜色与物体归入独立图层直接导出可编辑的PSD分层文件。换句话说过去只能靠套索加橡皮擦一点点抠的活儿现在按下按钮就能完成。手动分层与AI分层的差距比想象中大得多 ⏳如果你亲手改过别人交付的设计稿一定懂这种崩溃甲方只要求把标题换个颜色你却发现标题、装饰、背景全糊在同一张图层上连单独选中都做不到。常规办法只有一个——把图片放大到400%沿着边缘一像素一像素描。一张中等复杂的插画两三个小时是起步价抠完边缘还常带毛刺改版几次就濒临崩溃。Layerdivider的处理方式完全不同。它会先把画面按像素的RGB信息归类成若干色组再根据CIEDE2000色彩差异把长得像的色组合并用模糊处理抹平噪声后以每组的平均色重新绘制整张图如此循环多轮。等色彩尘埃落定再据此生成基础图层并把原图与基础层的色差提取成效果图层。整个过程像一位分拣员把一堆混在一起的乐高积木按颜色和形状重新码进不同收纳盒——你拿到手的是一份随时可以单独取用、单独修改的图层清单。图注扔进工具前的原始插画红、蓝、绿、黄图形与文字全部混在同一图层。按颜色分还是按内容分先想清楚这两条路 Layerdivider提供了两条分层路线选对路线效果天差地别。第一条叫色彩驱动模式。它靠颜色说话初始聚类数量控制识别精度相似度阈值决定哪些色块可以合并迭代次数决定分层的细腻程度。Logo、图标、颜色块分明的平面设计交给它最省心。第二条叫语义分割模式。它借助SAM这类分割模型先看懂画面——头发归头发、天空归天空、产品归产品再按物体轮廓生成掩码逐块拆分成图层。人物肖像、风景照片、产品摄影这类内容复杂的图走这条路才能把主体和背景干净利落地分开。图注分层结果中每个图形被拆成独立图层并标注了清晰的图层名称。从下载到第一张PSD三分钟上手实录 动手很简单。Windows用户克隆代码后第一次运行install.ps1脚本会自动创建虚拟环境、装齐依赖并把语义分割所需的SAM模型一并下载到segment_model/目录之后每次用run_gui.ps1启动即可。macOS或Linux用户则执行pip install -r requirements.txt再运行python3 demo.py。不想在本地折腾环境的话项目还附带Colab笔记本layerdivider_launch.ipynb在浏览器里逐格运行就能拿到一个临时公网地址。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider启动成功后浏览器会自动打开localhost:7860。流程就三步上传图片 → 选定分层模式 → 点击Create PSD稍等片刻PSD文件就出现在output/目录里。四个参数像调研磨度一样调出理想分层 ️工具把控制权交给了你界面上一排滑块看着唬人真正要紧的其实只有四个。首先是处理循环次数loops它决定算法反复聚类—合并—重绘多少轮简单图3到5轮就够复杂插画拉到8轮以上才细腻其次是初始聚类数量init_cluster相当于开场给画面预备的颜色格子颜色越丰富格子越多8到35是个稳妥区间色彩相似度阈值ciede_threshold则像两管颜料挤在一起时判断算不算同一色的标准数值越小合并越严、分层越碎越精细最后是模糊处理大小blur_size类似磨皮力度1到5就能把锯齿边缘抚平。至于图层输出模式选择更简单——normal只产出普通图层够日常编辑composite会额外拼出屏幕、正片叠底、差值、线性减淡等混合图层把高光和阴影单独拎出来适合想保留光影层次的插画与特效制作。谁正在用它三个值得复制的真实玩法 做游戏动画的团队把角色原画丢进去用语义分割模式把头发、服装、武器一一拆开导入动画软件后就能分别控制部件运动省下大约八成手工拆分时间。UI设计师截下一张界面用色彩驱动模式把按钮、图标、文字抽成独立图层直接沉淀成可复用的组件库。电商运营给产品图做插画自动分层主体、阴影、高光各自成层再按不同平台的需求调整每一层的透明度与色彩一次处理多版本复用。进阶玩家的彩蛋WebUI扩展与批量流水线 如果你在用Stable Diffusion WebUI项目里的scripts/main.py还能把它注册成一个标签页扩展在AI生图流程内直接完成分层。而ldivider/目录下藏着全部核心代码ld_processor.py是分层算法的心脏ld_segment.py负责语义分割ld_utils.py汇集PSD导出等工具函数想折腾自动化的朋友完全可以照葫芦画瓢写个批量处理脚本把整个文件夹的图一次性分层。告别手动抠图的正确姿势 ✅与其继续在图层堆里消耗耐心不如花一个下午把Layerdivider跑起来。先用一张颜色简单的插画摸清参数手感再逐步挑战人物和照片等流程熟练后你节省下来的时间足够多画两张草图。工具免费、开源、有现成界面差的只是你动手的那一下点击。【免费下载链接】layerdividerA tool to divide a single illustration into a layered structure.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 图片转PSD分层文件只能靠手动抠图？这款免费的AI图片分层工具帮你几分钟搞定
图片转PSD分层文件只能靠手动抠图这款免费的AI图片分层工具帮你几分钟搞定【免费下载链接】layerdividerA tool to divide a single illustration into a layered structure.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider把一张插画拆成可编辑的分层文件熟练的Photoshop用户也要忙上两三个小时而一款名叫Layerdivider的开源AI图片分层工具几分钟就能自动交卷——它会自动分离图片元素把画面里的颜色与物体归入独立图层直接导出可编辑的PSD分层文件。换句话说过去只能靠套索加橡皮擦一点点抠的活儿现在按下按钮就能完成。手动分层与AI分层的差距比想象中大得多 ⏳如果你亲手改过别人交付的设计稿一定懂这种崩溃甲方只要求把标题换个颜色你却发现标题、装饰、背景全糊在同一张图层上连单独选中都做不到。常规办法只有一个——把图片放大到400%沿着边缘一像素一像素描。一张中等复杂的插画两三个小时是起步价抠完边缘还常带毛刺改版几次就濒临崩溃。Layerdivider的处理方式完全不同。它会先把画面按像素的RGB信息归类成若干色组再根据CIEDE2000色彩差异把长得像的色组合并用模糊处理抹平噪声后以每组的平均色重新绘制整张图如此循环多轮。等色彩尘埃落定再据此生成基础图层并把原图与基础层的色差提取成效果图层。整个过程像一位分拣员把一堆混在一起的乐高积木按颜色和形状重新码进不同收纳盒——你拿到手的是一份随时可以单独取用、单独修改的图层清单。图注扔进工具前的原始插画红、蓝、绿、黄图形与文字全部混在同一图层。按颜色分还是按内容分先想清楚这两条路 Layerdivider提供了两条分层路线选对路线效果天差地别。第一条叫色彩驱动模式。它靠颜色说话初始聚类数量控制识别精度相似度阈值决定哪些色块可以合并迭代次数决定分层的细腻程度。Logo、图标、颜色块分明的平面设计交给它最省心。第二条叫语义分割模式。它借助SAM这类分割模型先看懂画面——头发归头发、天空归天空、产品归产品再按物体轮廓生成掩码逐块拆分成图层。人物肖像、风景照片、产品摄影这类内容复杂的图走这条路才能把主体和背景干净利落地分开。图注分层结果中每个图形被拆成独立图层并标注了清晰的图层名称。从下载到第一张PSD三分钟上手实录 动手很简单。Windows用户克隆代码后第一次运行install.ps1脚本会自动创建虚拟环境、装齐依赖并把语义分割所需的SAM模型一并下载到segment_model/目录之后每次用run_gui.ps1启动即可。macOS或Linux用户则执行pip install -r requirements.txt再运行python3 demo.py。不想在本地折腾环境的话项目还附带Colab笔记本layerdivider_launch.ipynb在浏览器里逐格运行就能拿到一个临时公网地址。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider启动成功后浏览器会自动打开localhost:7860。流程就三步上传图片 → 选定分层模式 → 点击Create PSD稍等片刻PSD文件就出现在output/目录里。四个参数像调研磨度一样调出理想分层 ️工具把控制权交给了你界面上一排滑块看着唬人真正要紧的其实只有四个。首先是处理循环次数loops它决定算法反复聚类—合并—重绘多少轮简单图3到5轮就够复杂插画拉到8轮以上才细腻其次是初始聚类数量init_cluster相当于开场给画面预备的颜色格子颜色越丰富格子越多8到35是个稳妥区间色彩相似度阈值ciede_threshold则像两管颜料挤在一起时判断算不算同一色的标准数值越小合并越严、分层越碎越精细最后是模糊处理大小blur_size类似磨皮力度1到5就能把锯齿边缘抚平。至于图层输出模式选择更简单——normal只产出普通图层够日常编辑composite会额外拼出屏幕、正片叠底、差值、线性减淡等混合图层把高光和阴影单独拎出来适合想保留光影层次的插画与特效制作。谁正在用它三个值得复制的真实玩法 做游戏动画的团队把角色原画丢进去用语义分割模式把头发、服装、武器一一拆开导入动画软件后就能分别控制部件运动省下大约八成手工拆分时间。UI设计师截下一张界面用色彩驱动模式把按钮、图标、文字抽成独立图层直接沉淀成可复用的组件库。电商运营给产品图做插画自动分层主体、阴影、高光各自成层再按不同平台的需求调整每一层的透明度与色彩一次处理多版本复用。进阶玩家的彩蛋WebUI扩展与批量流水线 如果你在用Stable Diffusion WebUI项目里的scripts/main.py还能把它注册成一个标签页扩展在AI生图流程内直接完成分层。而ldivider/目录下藏着全部核心代码ld_processor.py是分层算法的心脏ld_segment.py负责语义分割ld_utils.py汇集PSD导出等工具函数想折腾自动化的朋友完全可以照葫芦画瓢写个批量处理脚本把整个文件夹的图一次性分层。告别手动抠图的正确姿势 ✅与其继续在图层堆里消耗耐心不如花一个下午把Layerdivider跑起来。先用一张颜色简单的插画摸清参数手感再逐步挑战人物和照片等流程熟练后你节省下来的时间足够多画两张草图。工具免费、开源、有现成界面差的只是你动手的那一下点击。【免费下载链接】layerdividerA tool to divide a single illustration into a layered structure.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考