image-to-psd

Image to PSD

把图片重建为分层 PSD。文字只由可编辑文字图层贡献一次；视觉组件和背景不得残留文字像素。质量检查失败时停止，不把整页图片伪装成分层结果。

输入与授权

• 仅支持 PNG、JPEG、BMP、TIFF 和 WebP。
• 单图输出一个 .psd；多图输出到目录，同名文件使用稳定序号区分。
• 每个 PSD 包含修复背景、按 z-order 排列的透明视觉组件和可编辑文字图层。
• PSD 写入依赖已授权的 Aspose.PSD。模型推理前必须设置 ASPOSE_PSD_LICENSE；授权缺失或无效时立即停止。

Windows PowerShell：

$env:ASPOSE_PSD_LICENSE="C:\path\to\Aspose.PSD.lic"

Linux/macOS：

export ASPOSE_PSD_LICENSE=/path/to/Aspose.PSD.lic

授权文件、模型权重、OCR 缓存和运行产物都不存放在此 skill 中。

独立运行

独立模式不需要安装 image2editable 产品包。使用 Python 3.10-3.12，并从 skill 根目录安装依赖：

python -m pip install -r references/requirements.txt

若 OCR 尚未准备好，先让用户选择 PaddleOCR 或 Tesseract；未经确认不要安装。PaddleOCR 更适合中文、英文和复杂版面，Tesseract 较轻量但还需要系统程序。

# PaddleOCR
python -m pip install "paddleocr==3.7.0" "paddlepaddle==3.3.1" "PaddleX==3.7.2" "PyYAML==6.0.2"

# Tesseract Python adapter
python -m pip install pytesseract

开始转换前，把三个模型配置为绝对本地路径：SAM2_MODEL 和 LAMA_MODEL 指向文件，GROUNDING_DINO_MODEL 指向目录。独立模式不读取产品 receipt，也不运行 image2editable doctor。

python -c "import os; from pathlib import Path; names=('SAM2_MODEL','LAMA_MODEL','GROUNDING_DINO_MODEL'); raw={name: os.environ.get(name, '') for name in names}; paths={name: Path(value) for name, value in raw.items()}; assert all(raw.values()) and all(path.is_absolute() for path in paths.values()) and paths['SAM2_MODEL'].is_file() and paths['LAMA_MODEL'].is_file() and paths['GROUNDING_DINO_MODEL'].is_dir(); print('runtime model paths: ok')"

推理不会下载模型或回退 Hugging Face cache。SAM 和 LaMa 文件必须匹配固定身份；DINO 目录视为用户明确提供的本地 override。LaMa 缺失或初始化失败时停止，不降级到容易产生条带或拖影的 OpenCV 修复。

检查当前设备后再运行：

python -c "import sys, torch; print({'platform': sys.platform, 'cuda': torch.cuda.is_available(), 'rocm': torch.version.hip})"

CPU 仍使用完整模型和相同质量门，速度会明显慢于 GPU。macOS 在真实 Apple Silicon 回归完成前不自动把 MPS 设为默认。

从 skill 根目录运行 module，不要直接执行脚本文件：

cd skills/image-to-psd
python -m scripts.image_to_psd input.png
python -m scripts.image_to_psd input.png -o output.psd
python -m scripts.image_to_psd img1.png img2.png -o psd-output
python -m scripts.image_to_psd images/ -o psd-output --lang en