# see-through-anime-layer-decomposition

Разбирает одну аниме-иллюстрацию на смысловые слои и собирает из них PSD с картами глубины — для 2.5D-анимации.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 759 установок · ★ 88
- Автор: reason-machines
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/see-through-anime-layer-decomposition/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/see-through-anime-layer-decomposition

## Что делает

Скилл даёт агенту знание о фреймворке See-through: он берёт одну картинку с аниме-персонажем и раскладывает её на слои — волосы, лицо, глаза, одежда, аксессуары. Перекрытые участки дорисовываются, чтобы каждый слой был целым, а порядок отрисовки выводится по псевдоглубине.

Внутри — пайплайн на diffusion-моделях. Основной скрипт `inference/scripts/inference_psd.py` принимает путь к файлу или папке и флаг `--save_to_psd`, результат кладёт в `workspace/layerdiff_output/`. После него `heuristic_partseg.py` умеет дробить слои дальше: `seg_wdepth` по глубине, `seg_wlr` слева-направо. Модели тянутся с HuggingFace при первом запуске, отдельно ставить их не нужно.

Что нужно заранее: окружение conda с Python 3.12, PyTorch под CUDA 12.8 и зависимости из `requirements.txt`. Аннотаторы вроде detectron2, SAM2 или mmdet ставятся отдельными файлами требований — только те, что вам действительно нужны. Все скрипты запускаются из корня репозитория, иначе пути к ассетам не найдутся.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill see-through-anime-layer-decomposition -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/see-through-anime-layer-decomposition/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/see-through-anime-layer-decomposition/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill see-through-anime-layer-decomposition -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/see-through-anime-layer-decomposition/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill see-through-anime-layer-decomposition -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/see-through-anime-layer-decomposition/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/trending-skills see-through-anime-layer-decomposition
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/see-through-anime-layer-decomposition/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill see-through-anime-layer-decomposition -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/see-through-anime-layer-decomposition
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/see-through-anime-layer-decomposition/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill see-through-anime-layer-decomposition -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/see-through-anime-layer-decomposition/SKILL.md

## Когда брать
- разложить аниме-персонажа на отдельные слои для анимации
- получить слоистый PSD из одной картинки
- дорисовать перекрытые части тела на слоях
- вывести порядок отрисовки слоёв по глубине
- разделить слои по глубине или слева-направо

## Примеры запросов агенту
- разложи эту аниме-иллюстрацию на слои и сохрани PSD
- прогони inference_psd.py по папке с картинками и выгрузи PSD
- раздели слой handwear по глубине через heuristic_partseg.py

## Похожие
- [anime-soccer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anime-soccer.md) — скилл · 665 установок
- [Anime Garden](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/anime-garden.md) — MCP-сервер · ★ 1374
- [layer-3d](https://affpapa.org/nevibecode/skills/layer-3d.md) — скилл · 3300 установок
- [fal-vision](https://affpapa.org/nevibecode/skills/fal-vision.md) — скилл · 2700 установок
- [nv-generate-mr](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nv-generate-mr.md) — скилл · 1800 установок
- [nv-generate-mr-brain-finetune](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nv-generate-mr-brain-finetune.md) — скилл · 1800 установок

Из того же набора: [reason-machines/trending-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/trending-skills.md) — 42 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md