为了让角色动起来自然，对于 Live2D 模型师和动画师来说需要把一张完整的插画抠得七零八落：刘海、后发、眼睛、衣服、配饰全都要分层，还要发挥想象力把被遮挡的身体部位重新画出来……这一套流程下来，简直是“掉头发”级别的折磨。然而【See-Through】上传一张动漫角色插画，自动将其分解为带有深度排序、完整修复的语义图层，并导出为分层 PSD 文件。

See-Through的核心技术

• LayerDiff 3D：透明图层生成
  基于 SDXL 扩散模型，LayerDiff 3D 能够理解动漫角色的语义结构，并生成带有 Alpha 通道的透明图层。与传统分割模型不同，它不仅能识别"这是头发"，还能推断出被头发遮挡的头部轮廓应该是什么样子。

• Marigold Depth：深度估计
  针对动漫风格微调的深度估计模型，能够为每个像素预测伪深度值。这些深度信息用于判断图层的前后关系 —— 例如刘海应该在眼睛前面，衣领应该在脖子前面。

• SAM Body Parsing：语义分割
  使用 Segment Anything Model (SAM) 进行身体部位的精细分割，支持 19 种身体属性标签。

github：https://github.com/shitagaki-lab/see-through

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项目入口

https://open.virtaicloud.com/web/project/detail/703269340568870912

视频教程

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启动开发环境

进入【See-Through】项目主页中，点击运行一下，将项目一键克隆至工作空间，『社区项目』推荐适用的算力规格，可以直接立即运行，省去个人下载数据、模型和计算算力的大量准备时间。

配置完成，点击进入开发环境，根据主页项目介绍进行部署。

使用方法

在gemini/code中找到使用说明，选中使用说明单元格，点击运行。

等待生成local URL，右侧添加端口7860。

项目使用方法

示例展示

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『社区项目』汇聚全球智慧，是促进技术交流的宝贵平台，期待每一位AI爱好者体验一键部署功能的强大魅力。

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