图片转PSD分层文件能有多快LayerDivider 自动拆图层工具实测【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图片转PSD分层文件这个需求手工做是按小时计的重复劳动开源工具 LayerDivider 把这个过程压缩到几十秒到几分钟。它既能按颜色归并像素也能按物体拆分画面最终输出图层统一命名的可编辑 PSD全程本地离线、完全免费。核心卖点就一句上传一张图拿回一份能继续改的 PSD 分层文件。图片分层工具的核心流程像素如何变成图层LayerDivider 做的事本质是把按颜色、按形状给像素分组这件事完全自动化。它的彩色模式走的是下面这条流水线像素聚类用 MiniBatchKMeans 算法按 RGB 数值把每个像素归入若干初始颜色组。相似色合并计算各组平均色的 CIEDE2000 色差低于阈值的组合并。CIEDE2000 是行业标准色彩差异公式判断两种颜色算不算同一种比肉眼更稳定。平滑与重涂对图像做模糊处理来柔化色块边缘再用每个组的平均色重新填充全部像素让结果干净利落。迭代收敛把合并与重涂循环指定的次数loops直到图层边界稳定下来。聚类结束后工具以每个颜色组为单位生成基础图层再对比基础层与原图的色差额外算出高光层、阴影层等效果图层最后通过 pytoshop 封装成标准 PSD 文件。整条链路不依赖任何在线服务数据不出本机。按颜色拆还是按物体拆两种自动拆图层模式怎么选界面上的模式下拉框只有两个选项但选错方向结果会差很多。Color Base 模式按颜色拆适合扁平插画、UI 界面、图标这类一块颜色一个区域的图。它完全靠聚类完成速度最快也不需要额外模型。Segment 模式按物体拆调用 Segment AnythingSAM分割模型先把画面里的独立物体逐个检测出来再以每个物体为单位生成图层。适合照片、商品图、角色立绘这类多个物体相互叠加的场景。代价是首次运行需要下载 SAM 预训练权重文件较大建议提前留足时间与磁盘空间。判断依据很朴素物体边界清晰、颜色纯净选按颜色拆物体混杂、需要整体拆分选按物体拆。两条路互不冲突实测时各跑一遍对比即可。本地部署三步完成装环境、启动界面、上传图片Windows 环境下的部署路径很短准备环境安装 Python 3.10 及以上版本与 Git。克隆并装依赖执行git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider进入目录后运行一次install.ps1脚本会自动创建虚拟环境并装好 OpenCV、scikit-learn、Gradio、pytoshop 等核心依赖。启动界面运行run_gui.ps1浏览器访问localhost:7860上传图片即可操作。本机不方便装环境的话项目自带的layerdivider_launch.ipynb笔记本可以在 Colab 一类在线环境里顺序执行同样能拿到可用的 Gradio 界面。界面布局很直观左侧上传图片、选择模式、点 Create PSD右侧能看到基础层、高光层、阴影层的预览以及 PSD 文件的下载入口。官方样例实测一张图生成带层名的 PSD 分层文件跑通流程最快的方式是用项目自带的样例图。下面这张输入图是白底上的四个纯色元素上方一红一蓝两个方块下方一个绿色椭圆和一个黄色三角形。保持默认参数点击生成几十秒内工具就输出了对应结果四个元素被拆成四个独立图层层名 Red、Blue、Green、Yellow 与原图一一对应下载后用 Photoshop 打开即可逐层修改。这还只是 normal普通模式的结果如果选择 composite复合模式输出的 PSD 会额外包含屏幕、正片叠底、线性减淡等混合模式图层编辑自由度更高代价是图层数量与文件体积明显增加。五个参数旋钮调参建议与代码调用界面上的滑块与代码函数的参数一一对应。默认值已能应付多数情况不满意再调参数作用调大后的效果init_cluster初始聚类数量图层切得更细细节更多ciede_threshold色彩合并阈值相近颜色被更积极地合并图层更少blur_size模糊平滑强度色块边缘更柔和loops合并重涂迭代次数图层边界更稳定耗时增加area_threshold物体最小面积阈值调低后小物体也能被识别拆出想在代码里直接调用也很直接核心入口在ldivider.ld_processorfrom ldivider.ld_processor import get_base df get_base(img, loops2, cls_num15, threshold8, size5)传入图片与几个数字参数返回的是带图层标签和层号的像素表再交给save_psd即可输出 PSD。另外一个加分项项目同时提供了 Stable Diffusion WebUI 扩展scripts/main.pyAI 生成的图在 WebUI 里也能直接拆层适合在绘画工作流里就地取材。常见问题速答必须联网吗不需要。模型与依赖装好后可完全离线运行。收费吗免费开源无订阅、无账号要求。第一次运行为什么要等很久Segment 模式需要下载 SAM 权重文件较大按颜色拆的模式不涉及下载。复杂照片效果如何大面积渐变、边缘模糊的照片一次到位比较难建议提高聚类数量多试几次或用按物体拆模式配合调低最小面积阈值。输出文件在哪里处理完成后 PSD 保存在项目的output目录界面里也能直接下载。三类人群的选型建议插画师成品插画拆层改配色几分钟拿到可编辑 PSD值得直接上手。游戏美术与 UI 设计师角色立绘、界面组件、图标批量拆分能省下大量重复抠图的时间。电商运营产品图按元素拆解做活动素材、换背景时自由度更高。下一步行动建议克隆项目后先拿一张纯色、轮廓清晰的插画跑通流程再对真实业务图片分别测试两种模式的效果差异把顺手的参数组合记录下来。工具当然不是万能的但先用默认结果做底稿、再手工微调这条路径比从零抠图省下的时间试一次就知道。【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分层文件能有多快？LayerDivider 自动拆图层工具实测
图片转PSD分层文件能有多快LayerDivider 自动拆图层工具实测【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图片转PSD分层文件这个需求手工做是按小时计的重复劳动开源工具 LayerDivider 把这个过程压缩到几十秒到几分钟。它既能按颜色归并像素也能按物体拆分画面最终输出图层统一命名的可编辑 PSD全程本地离线、完全免费。核心卖点就一句上传一张图拿回一份能继续改的 PSD 分层文件。图片分层工具的核心流程像素如何变成图层LayerDivider 做的事本质是把按颜色、按形状给像素分组这件事完全自动化。它的彩色模式走的是下面这条流水线像素聚类用 MiniBatchKMeans 算法按 RGB 数值把每个像素归入若干初始颜色组。相似色合并计算各组平均色的 CIEDE2000 色差低于阈值的组合并。CIEDE2000 是行业标准色彩差异公式判断两种颜色算不算同一种比肉眼更稳定。平滑与重涂对图像做模糊处理来柔化色块边缘再用每个组的平均色重新填充全部像素让结果干净利落。迭代收敛把合并与重涂循环指定的次数loops直到图层边界稳定下来。聚类结束后工具以每个颜色组为单位生成基础图层再对比基础层与原图的色差额外算出高光层、阴影层等效果图层最后通过 pytoshop 封装成标准 PSD 文件。整条链路不依赖任何在线服务数据不出本机。按颜色拆还是按物体拆两种自动拆图层模式怎么选界面上的模式下拉框只有两个选项但选错方向结果会差很多。Color Base 模式按颜色拆适合扁平插画、UI 界面、图标这类一块颜色一个区域的图。它完全靠聚类完成速度最快也不需要额外模型。Segment 模式按物体拆调用 Segment AnythingSAM分割模型先把画面里的独立物体逐个检测出来再以每个物体为单位生成图层。适合照片、商品图、角色立绘这类多个物体相互叠加的场景。代价是首次运行需要下载 SAM 预训练权重文件较大建议提前留足时间与磁盘空间。判断依据很朴素物体边界清晰、颜色纯净选按颜色拆物体混杂、需要整体拆分选按物体拆。两条路互不冲突实测时各跑一遍对比即可。本地部署三步完成装环境、启动界面、上传图片Windows 环境下的部署路径很短准备环境安装 Python 3.10 及以上版本与 Git。克隆并装依赖执行git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider进入目录后运行一次install.ps1脚本会自动创建虚拟环境并装好 OpenCV、scikit-learn、Gradio、pytoshop 等核心依赖。启动界面运行run_gui.ps1浏览器访问localhost:7860上传图片即可操作。本机不方便装环境的话项目自带的layerdivider_launch.ipynb笔记本可以在 Colab 一类在线环境里顺序执行同样能拿到可用的 Gradio 界面。界面布局很直观左侧上传图片、选择模式、点 Create PSD右侧能看到基础层、高光层、阴影层的预览以及 PSD 文件的下载入口。官方样例实测一张图生成带层名的 PSD 分层文件跑通流程最快的方式是用项目自带的样例图。下面这张输入图是白底上的四个纯色元素上方一红一蓝两个方块下方一个绿色椭圆和一个黄色三角形。保持默认参数点击生成几十秒内工具就输出了对应结果四个元素被拆成四个独立图层层名 Red、Blue、Green、Yellow 与原图一一对应下载后用 Photoshop 打开即可逐层修改。这还只是 normal普通模式的结果如果选择 composite复合模式输出的 PSD 会额外包含屏幕、正片叠底、线性减淡等混合模式图层编辑自由度更高代价是图层数量与文件体积明显增加。五个参数旋钮调参建议与代码调用界面上的滑块与代码函数的参数一一对应。默认值已能应付多数情况不满意再调参数作用调大后的效果init_cluster初始聚类数量图层切得更细细节更多ciede_threshold色彩合并阈值相近颜色被更积极地合并图层更少blur_size模糊平滑强度色块边缘更柔和loops合并重涂迭代次数图层边界更稳定耗时增加area_threshold物体最小面积阈值调低后小物体也能被识别拆出想在代码里直接调用也很直接核心入口在ldivider.ld_processorfrom ldivider.ld_processor import get_base df get_base(img, loops2, cls_num15, threshold8, size5)传入图片与几个数字参数返回的是带图层标签和层号的像素表再交给save_psd即可输出 PSD。另外一个加分项项目同时提供了 Stable Diffusion WebUI 扩展scripts/main.pyAI 生成的图在 WebUI 里也能直接拆层适合在绘画工作流里就地取材。常见问题速答必须联网吗不需要。模型与依赖装好后可完全离线运行。收费吗免费开源无订阅、无账号要求。第一次运行为什么要等很久Segment 模式需要下载 SAM 权重文件较大按颜色拆的模式不涉及下载。复杂照片效果如何大面积渐变、边缘模糊的照片一次到位比较难建议提高聚类数量多试几次或用按物体拆模式配合调低最小面积阈值。输出文件在哪里处理完成后 PSD 保存在项目的output目录界面里也能直接下载。三类人群的选型建议插画师成品插画拆层改配色几分钟拿到可编辑 PSD值得直接上手。游戏美术与 UI 设计师角色立绘、界面组件、图标批量拆分能省下大量重复抠图的时间。电商运营产品图按元素拆解做活动素材、换背景时自由度更高。下一步行动建议克隆项目后先拿一张纯色、轮廓清晰的插画跑通流程再对真实业务图片分别测试两种模式的效果差异把顺手的参数组合记录下来。工具当然不是万能的但先用默认结果做底稿、再手工微调这条路径比从零抠图省下的时间试一次就知道。【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