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matting

通过独立 matting-api 为本地图片抠图、去背景并输出透明 PNG。每次先读取服务状态、队列、实时算法和模型能力,再检查输入图的 alpha、边框颜色、均匀度与亮度特征,自动选择可用的 BiRefNet、InSPyReNet、Luma 或 CorridorKey 组合;也支持显式算法/模型。用户提到抠图、去背景、透明底、绿幕/蓝幕、人物/产品/Logo/特效分离,或 image-generation 生成图需要透明化时都应使用。配置缺失或服务不可用时,由调用方明确回退到现有本地方法,不能伪装成 matting-api 成功。

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zrong/skills
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٣ سبتمبر ٢٠٢٦ في ١٤:١٧
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matting
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通过独立 matting-api 为本地图片抠图、去背景并输出透明 PNG。每次先读取服务状态、队列、实时算法和模型能力,再检查输入图的 alpha、边框颜色、均匀度与亮度特征,自动选择可用的 BiRefNet、InSPyReNet、Luma 或 CorridorKey 组合;也支持显式算法/模型。用户提到抠图、去背景、透明底、绿幕/蓝幕、人物/产品/Logo/特效分离,或 image-generation 生成图需要透明化时都应使用。配置缺失或服务不可用时,由调用方明确回退到现有本地方法,不能伪装成 matting-api 成功。
allowed-tools
Bash(uv run *), Read, Grep, Glob
metadata
{"version":"26.36.56"}
# Matting 通过严格、非交互的 CLI 调用独立 `matting-api`。算法名、模型名和运行状态以本次服务探测结果为准;不要把 Sorb 数据库配置、历史文档或模型名称猜测当作实时能力。 ## 路径 - `{SKILL_DIR}`:本文件所在目录 - `{SCRIPTS_DIR}`:`{SKILL_DIR}/scripts` - CLI 前缀:`uv run --project {SCRIPTS_DIR} matting` ## 必须遵守 1. 处理图片前先查看原图,确认主体、背景、半透明边缘和用户要求。 2. 每次推荐或执行前都调用实时状态与能力端点;只从返回的算法和模型交集中选择。 3. 自动推荐是技术启发式:它能判断已有 alpha、纯色边框、绿/蓝幕和亮度型素材,不能仅凭统计可靠识别人像、发丝、玻璃或烟雾。语义证据更强时可显式覆盖算法,但仍要通过能力校验。 4. 配置缺失、无效、服务不可达或能力为空时明确报告不可用。不得声称已使用 matting-api;由上层流程决定是否回退。 5. 服务已经通过探测后,任务提交、轮询或下载失败必须如实失败,不能静默换算法或换成本地处理。 6. 输出只写 `.png`,默认拒绝覆盖;用户明确要求覆盖时才使用 `--force`。 7. 不输出认证 header、API key 或环境变量值。 ## 工作流 ### 1. 检查配置与实时状态 ```bash uv run --project {SCRIPTS_DIR} matting status uv run --project {SCRIPTS_DIR} matting algorithms ``` `status` 同时请求 `/api/status` 与 `/api/capabilities`。`algorithms` 会列出服务本次广告的 method/model,以及 CLI 能证明兼容的组合。若服务只返回独立列表而没有 model-method 映射,CLI 只对已知协议或配置中显式声明的组合做自动选择。 配置查找顺序为:当前工作目录、skill 目录、当前 Git 项目根目录、`~/.agents/agent_config.toml`。也可用 `--config PATH` 或 `MATTING_CONFIG` 显式指定;显式路径不存在时停止。配置字段见 [references/configuration.md](references/configuration.md)。 ### 2. 检查图片并获取推荐 ```bash uv run --project {SCRIPTS_DIR} matting inspect --input ./source.png ``` 结果包含服务状态、实时能力、图像技术统计、推荐 method/model、理由和默认参数。自动选择规则见 [references/algorithm-selection.md](references/algorithm-selection.md)。 如果图片语义与统计冲突,使用显式覆盖: ```bash uv run --project {SCRIPTS_DIR} matting inspect \ --input ./portrait.png \ --method birefnet --model birefnet-auto-quality --reprocess ``` ### 3. 执行抠图 ```bash uv run --project {SCRIPTS_DIR} matting remove \ --input ./source.png --out ./source-transparent.png ``` CLI 会再次实时探测,检查输入,选择算法和模型,提交异步任务,轮询终态,下载并验证透明 PNG,再原子写入目标文件。已有有效 alpha 时默认保留并规范化为 PNG;明确要重抠时加 `--reprocess`。 参数覆盖使用 JSON 对象: ```bash uv run --project {SCRIPTS_DIR} matting remove \ --input ./green-screen.png --out ./subject.png \ --parameters-json '{"halo_pixels":1,"despill_strength":0.85}' ``` 也可用 `--parameters-file ./params.json`。显式 `--method` 与 `--model` 必须成对兼容且在实时能力中存在。 高成本请求可先 `--dry-run`;它会完成配置、服务、能力、输入和选择校验,但不提交任务、不写输出。 ## 与 image-generation 配合 当生成图需要去背景时,优先使用 image-generation 的统一入口: ```bash uv run --project /path/to/image-generation/scripts imggen remove-background \ --input ./generated.png --out ./generated-transparent.png ``` 该入口只有在 `[matting]` 配置有效且实时探测成功时才调用本 skill。配置缺失或服务不可用时,它会明确报告回退原因,并使用 image-generation 现有的 `chroma-key`;服务已可用但任务执行失败时不会静默回退。 ## 交付 完成后报告: - 实际 backend(`matting-api`、`existing-alpha` 或调用方回退); - 服务版本和状态; - method、model、选择理由; - 输入和输出绝对路径; - 是否发生覆盖、回退或显式参数覆盖。 不要把 health/HTTP 200 单独说成抠图成功;只有下载结果通过图片与 alpha 校验并写入目标路径才算完成。API 结构见 [references/api-contract.md](references/api-contract.md)。
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