See-through将动漫图像拆为可编辑2.5D图层
AI 总结
See-through是一项开源研究项目，可将单张动漫插画分解为经过补全且语义独立的图层，并推断图层顺序。其发布流程支持输出最多23个图层的PSD文件，并为8GB或12GB显存的GPU提供低显存运行方案。项目以SIGGRAPH 2026会议论文形式发布，同时提供训练脚本、模型配置、数据管线及推理工具。
深度见解
See-through公开了代码、模型和工作流，可自动完成动漫图像分割与遮挡区域补全；维护者称这些能力可作为Live2D创作的起点。
"Single-image Layer Decomposition for Anime Characters" (SIGGRAPH 2026 Conference Paper)
See-through: Single-image Layer Decomposition for Anime Characters
Jian Lin1, Chengze Li1*, Haoyun Qin2,3,4, Kwun Wang Chan1, Yanghua Jin3, Hanyuan Liu1, Stephen Chun Wang Choy1, Xueting Liu1
1Saint Francis University 2University of Pennsylvania 3Spellbrush 4Shitagaki Lab
*Corresponding author
#See-through#LayerDiff 3D#Marigold Depth#SAM 2#Shitagaki Lab