metadata

title: Faster Layerdivider
emoji: 🖼️
colorFrom: blue
colorTo: pink
sdk: gradio
sdk_version: 5.25.0
app_file: app.py
pinned: false

Faster layerdivider

This is an optimized version of a part of the processing from the single-layer decomposition tool layerdivider by mattya_monaca.

A tool to divide a single illustration into a layered structure.

https://user-images.githubusercontent.com/48423148/223344286-bf2dff31-3fc5-4970-8d68-86274f1f36eb.mp4

Install

Local Install

Windows Installation

Required Dependencies

Python 3.10.8 and Git

install Step

use uv (recommended)

clone repository

git clone https://github.com/mattyamonaca/layerdivider

run install.ps1 first time use, waiting for installation to complete.
run run_gui.ps1 to open local gui.
open website localhost:port to use(The default is localhost:7860).

Optional: For Python Launcher Users

If you use Python launcher (py command) for executing Python, you should use install_with_launcher.ps1 instead of install.ps1. The reason is install_with_launcher.ps1 uses py command for executing venv module, while install.ps1 uses python command.

処理内容

入力された画像をピクセル単位で RGB 情報に従いクラスタリング
色の類似度（CIEDE2000 基準）が近いクラスタを統合
入力された画像をブラー処理で平滑化
クラスタごとにブラー処理後の色の平均値を出し、算出した平均値ですべてのピクセルを塗りなおし
2-4 を指定された回数繰り返し実行
最終的なクラスタリング結果に基づき、ベースとなるレイヤーを作成
ベースレイヤーの各色を、入力された画像のクラスタ毎の平均色で塗りなおし
ベースレイヤーとオリジナルの色差に基づいて効果レイヤーを算出

Processing content

Cluster the input image based on RGB information at the pixel level.
Merge clusters with similar color similarity (based on CIEDE2000 criteria).
Smooth the input image using a blur process.
For each cluster, calculate the average color value after blurring and repaint all pixels with this calculated value.
Repeat steps 2-4 for a specified number of times.
Create a base layer based on the final clustering result.
Repaint each color in the base layer with the average color of each cluster in the input image.
Calculate an effect layer based on differences between the base layer and original colors.

パラメータ説明

loops: 処理 2-4 を繰り返す回数
init_cluster: 処理 1 で生成するクラスタの数（大きいほど細かくレイヤー分けされる）
ciede_threshold: 処理 2 でどの程度色が類似していたらクラスタを結合するか決める閾値
blur_size: 処理 3 でかけるブラー処理の大きさ（大きいほど強くぼかす）
output_layer_mode
- normal: 通常レイヤーのみで出力される PSD を構成
- composite: 通常レイヤー、スクリーンレイヤー、乗算レイヤー、減算レイヤー、加算レイヤーを組み合わせて出力される PSD を構成

Parameter Description

loops: Number of times to repeat processing 2-4.
init_cluster: Number of clusters generated in process 1 (the larger the number, the more finely layered it is).
ciede_threshold: Threshold for determining when to combine clusters in process 2 based on how similar their colors are.
blur_size: Size of the blur applied in process 3 (the larger the size, the stronger the blurring effect).
output_layer_mode:
- normal: Constructs a PSD that only includes normal layers.
- composite: Constructs a PSD by combining normal layers with screen, multiply, subtract and add layers.

ライセンス

pytoshop/* 以外と pytoshop/packbits.py については MIT ライセンス pytoshop/* と ``pytoshop/packbits.py` については BSD ライセンス詳細はライセンスファイルをご確認ください。

謝辞

以下のコードを参考にしました。

Spaces:

sk-uma
/

faster-layerdivider

Running