如何使用Layerdivider：终极图像分层工具新手入门指南

Layerdivider是一款强大的图像分层工具，能够将单幅插图自动分割为分层结构，帮助设计师和创意工作者轻松实现复杂图像的分层编辑。无论是处理插画、照片还是设计素材，这款工具都能通过智能算法快速生成专业级分层PSD文件，大大提升工作效率。

🌟 核心功能介绍

Layerdivider通过先进的色彩聚类和图像处理技术，实现了自动化的图像分层流程。其核心处理步骤包括：

1. 像素级色彩聚类 - 根据RGB信息将图像像素分类
2. 智能色彩合并 - 基于CIEDE2000色彩相似度标准合并相似聚类
3. 多层模糊平滑 - 通过模糊处理优化图像分层效果
4. 动态图层生成 - 自动创建基础图层和效果图层

Layerdivider分层处理界面展示

🚀 快速安装指南

在线使用（推荐新手）

1. 点击Colab按钮
2. 运行所有单元格
3. 点击输出的公共URL链接（格式：https://xxxxxxx.gradio.live）

本地安装（Windows系统）

准备工作

• 安装Python 3.10.8
• 安装Git

安装步骤

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layerdivider

1. 首次使用时运行 install.ps1，等待安装完成
2. 运行 run_gui.ps1 启动本地图形界面
3. 打开浏览器访问 localhost:7860（默认端口）

⚠️ 注意：如果使用Python启动器（py命令），请使用 install_with_launcher.ps1 代替 install.ps1

⚙️ 关键参数配置指南

Layerdivider提供多个可调节参数，帮助你获得最佳分层效果：

基础参数

• loops - 处理循环次数（建议5-10次）
• init_cluster - 初始聚类数量（数值越大分层越精细）
• ciede_threshold - 色彩相似度阈值（控制聚类合并敏感度）

高级设置

• blur_size - 模糊处理强度（影响分层边界平滑度）
• output_layer_mode - 输出模式：
  • normal - 仅生成标准图层
  • composite - 生成包含多种混合模式的图层组

Layerdivider参数配置界面

❓ 常见问题解决方案

问题1：安装过程中出现依赖错误

解决方法：确保已安装Python 3.10.8版本，尝试运行 pip install -r requirements.txt 手动安装依赖

问题2：生成的PSD文件分层效果不理想

解决方法：

• 增加init_cluster值获得更精细分层
• 调整ciede_threshold参数改变色彩聚类敏感度
• 尝试使用composite输出模式

问题3：程序运行缓慢

解决方法：

• 减少循环次数（loops）
• 降低初始聚类数量（init_cluster）
• 减小图像分辨率后再进行处理

📁 项目文件结构

核心功能模块位于 ldivider/ 目录下：

• ld_processor.py - 主处理逻辑
• ld_segment.py - 图像分割算法
• ld_convertor.py - PSD文件生成
• ld_utils.py - 辅助工具函数

💡 使用技巧

1. 预处理建议：对于高分辨率图像，建议先缩放到合适尺寸（1000-2000像素）
2. 参数组合：复杂图像建议使用较高的init_cluster值和中等blur_size
3. 效果优化：尝试不同output_layer_mode，composite模式适合生成丰富效果

通过Layerdivider，即使没有专业的图像编辑经验，也能快速将普通图片转换为具有专业分层结构的PSD文件，为你的创意工作流注入新的效率提升！