P1 서연 리노컷 아트 원본과 자산 파이프라인

- 아트 디렉션 v3 스타일 프레임·프롬프트(소유자 선택: 리노컷)
- P1 정면 원화·얼굴 없는 기본형, 분할 레이어, 원화 픽셀 입술·턱 조각, 모티프 스프라이트, 소유자 기준 이미지
- 파이프라인 스크립트(분할·얼굴 음영·눈썹 중심선·입술 결·턱 조각·게시)와 manifest 검사 수치
- MediaPipe 모델과 재생성 가능한 진단 PNG는 무시하고 README에 받는 곳을 적었다

docs/avatar-art/p1-linocut/scripts/_run_face_landmarks.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+"""단독 프로세스로 FaceLandmarker를 실행해 478 랜드마크를 JSON으로 출력한다.
+(같은 프로세스에서 ImageSegmenter와 함께 쓰면 세그폴트가 재현되어 분리했다.)
+
+사용: python _run_face_landmarks.py <이미지경로> <출력json경로>
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import mediapipe as mp
+import numpy as np
+from mediapipe.tasks import python as mp_python
+from mediapipe.tasks.python import vision
+from PIL import Image
+
+MODEL_FACE = Path(__file__).resolve().parent / "_models" / "face_landmarker.task"
+
+
+def main() -> int:
+    image_path = Path(sys.argv[1])
+    out_path = Path(sys.argv[2])
+
+    base_options = mp_python.BaseOptions(model_asset_path=str(MODEL_FACE))
+    options = vision.FaceLandmarkerOptions(
+        base_options=base_options, running_mode=vision.RunningMode.IMAGE, num_faces=1
+    )
+    im = Image.open(image_path).convert("RGB")
+    w, h = im.size
+    arr = np.array(im)
+    mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=arr)
+    with vision.FaceLandmarker.create_from_options(options) as landmarker:
+        result = landmarker.detect(mp_image)
+
+    if not result.face_landmarks:
+        out_path.write_text(json.dumps({"ok": False}), encoding="utf-8")
+        print("FACE_LANDMARKS_FAILED")
+        return 1
+
+    lm = result.face_landmarks[0]
+    pts = [[p.x * w, p.y * h] for p in lm]
+    out_path.write_text(json.dumps({"ok": True, "width": w, "height": h, "points": pts}), encoding="utf-8")
+    print(f"FACE_LANDMARKS_OK n={len(pts)}")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())