匣中相 Camsami

Step 1

上传精灵图

📦

拖拽 PNG / JPG 到这里

或点击选择文件（支持纯色背景，魔棒取色去除）

📛 命名前缀

🔢 起始编号

🎯 检测模式

● 智能识别自动定位每个角色 ○ 等分网格按行列切分

🪄 魔棒容差 40

在右侧预览图点击背景取色；容差越大，选择范围越广。默认白底。

未取色（默认白底）

连续选区

✨ 边缘羽化 2 px

📏 内边距 8 px

⚙️ 处理说明

• 魔棒引擎：在预览图点背景取色 + 容差，精准去除任意纯色背景，纯前端、零模型、极速本地
• 拆分：连通域分析，精准定位每个角色
• 编号：从左到右、从上到下递增
• 格式：透明背景 PNG，无损
• 模型与库均已本地化，完全离线可用

Step 2

预览舞台

🎨

上传图片后在此预览

上传已抠透明的图

🖼️

拖拽 PNG 到这里

你已在别的软件里抠好背景，保存为透明 PNG

📛 命名前缀

🔢 起始编号

🤖 AI 视觉识别设置（Kimi / Moonshot）

🌐 API Base URL

🔑 API Key

仅保存在本浏览器 localStorage，不会写入任何文件或外传第三方。

🧠 模型

本 Key 可用：kimi-k2.6 / kimi-k2.5（均为视觉模型）。kimi-k3 与 moonshot-v1-* 对新账号无权限。
✅ 本地：在 Camsami 目录运行 python serve.py，开 http://localhost:8765/ip-tool/index.html。
☁️ 部署到 Vercel：把仓库连到 Vercel，本配置已含 api/kimi.js 代理与 vercel.json 的 /kimi 重写，Base URL 填 /kimi（同源，免 CORS）。

🎨 合成背景色（发给模型看图用）

📐 发送最长边（px，越大越准越慢）

📝 最大输出 token

怎么用：
1. 在画布上按住鼠标拖动画一圈，围住一个动作
2. 松手自动闭合 → 点「✓ 保存此选区」
3. 重复画出每个动作
4. 或点「⚡ 自动识别全部」让工具按透明区域自动分

核心：只导出套索轮廓内且原图不透明的像素，绝不用横平竖直的矩形裁切。

🤖 AI 模式：在上方填好 Kimi 的 Key 后，点「🤖 AI 识别」让视觉模型直接描出每个角色的贴合轮廓（比矩形自动识别更准，不易缺腿脚），结果以绿线预览并自动拆分。

画布 · 套索勾选

✏️

上传一张透明 PNG 后，在这里用套索勾出每个动作