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_segmentation.py

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+"""단독 프로세스로 ImageSegmenter(selfie_multiclass_256x256)를 실행해
+category_mask를 .npy로 저장한다. (세그폴트 회피를 위해 FaceLandmarker와 분리.)
+
+사용: python _run_segmentation.py <이미지경로> <출력npy경로>
+"""
+from __future__ import annotations
+
+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_SEG = Path(__file__).resolve().parent / "_models" / "selfie_multiclass_256x256.tflite"
+
+
+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_SEG))
+    options = vision.ImageSegmenterOptions(
+        base_options=base_options, output_confidence_masks=False, output_category_mask=True
+    )
+    im = Image.open(image_path).convert("RGB")
+    arr = np.array(im)
+    mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=arr)
+    with vision.ImageSegmenter.create_from_options(options) as seg:
+        result = seg.segment(mp_image)
+
+    if result.category_mask is None:
+        print("SEGMENTATION_FAILED")
+        return 1
+
+    category_mask = result.category_mask.numpy_view()[:, :, 0].copy()
+    np.save(out_path, category_mask)
+    print(f"SEGMENTATION_OK shape={category_mask.shape}")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())