리노컷 공통 파이프라인 캐스트 확장 — 정렬·정규화·얼굴 해칭·원화 눈썹·눈 실측

- register_edit(편집본 ECC 정렬·챔퍼 지표), normalize_base(P1 머리 크기 정규화, 위쪽 종이색 채움)
- faceDetail region=face(얼굴 해칭을 원화 픽셀로 보존)·matchFacelessColor
- brow_sprite 단계: 원화 눈썹 잉크 스프라이트(hairFront 아래 제외), 윗눈꺼풀 두께·홍채 실측
- 리그 계약 RigBrow.halfWidth/sprite·RigEye.lineScale, 렌더러 눈썹 16띠·바깥쪽 눈꺼풀 굵기
- 실행기 UTF-8 하위 실행, brow_centerline 패딩본 자체 생성, QA 시트 촬영 도구(깜빡임 회피·고해상도 대조)
- P1은 새 필드를 모두 끄고 게시 자산·리그 바이트 동일

docs/avatar-art/linocut-pipeline/scripts/segmentation.py

@@ -112,8 +112,18 @@ def chroma_key(rgb_u8: np.ndarray) -> tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
 
 def build_padded_faceless(base_dir: Path) -> Image.Image:
     bf = Image.open(base_dir / "base-faceless.png").convert("RGB")
+    front_h = Image.open(base_dir / "base-front.png").size[1]
     arr = np.array(bf)
-    padded = np.concatenate([arr, arr[-1:, :, :]], axis=0)
+    deficit = front_h - arr.shape[0]
+    if deficit < 0:
+        raise SystemExit(
+            f"[중단] base-faceless.png 높이({arr.shape[0]})가 base-front.png 높이({front_h})보다 크다."
+        )
+    if deficit > 0:
+        pad_rows = np.repeat(arr[-1:, :, :], deficit, axis=0)
+        padded = np.concatenate([arr, pad_rows], axis=0)
+    else:
+        padded = arr
     out = Image.fromarray(padded, "RGB")
     out.save(base_dir / "base-faceless-padded.png")
     return out
@@ -233,10 +243,12 @@ def main(persona_dir: Path) -> int:
     layers_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
     preview_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
+    orig_faceless_h = Image.open(base_dir / "base-faceless.png").size[1]
     f_img = build_padded_faceless(base_dir)
     f_arr = np.array(f_img)
     h, w, _ = f_arr.shape
-    print(f"F(패딩된 base-faceless) 크기: {w}x{h}")
+    pad_rows = h - orig_faceless_h
+    print(f"F(패딩된 base-faceless) 크기: {w}x{h} (원본 {w}x{orig_faceless_h}, 패딩 {pad_rows}행)")
 
     front_pts = detect_face_landmarks(base_dir / "base-front.png")
     chin_y = front_pts[152][1]
@@ -442,8 +454,8 @@ def main(persona_dir: Path) -> int:
         "front": "base/base-front.png",
         "faceless": "base/base-faceless.png",
         "facelessPadded": "base/base-faceless-padded.png",
-        "facelessSize": [w, h - 1],
-        "padNote": f"base-faceless.png 마지막 행을 복제해 {w}x{h}(base-front.png 크기)으로 패딩한 것이 F다.",
+        "facelessSize": [w, orig_faceless_h],
+        "padNote": f"base-faceless.png 마지막 행을 {pad_rows}번 복제해 {w}x{h}(base-front.png 크기)으로 패딩한 것이 F다.",
     }
     manifest["segmenter"] = {
         "model": "selfie_multiclass_256x256.tflite (mediapipe ImageSegmenter, storage.googleapis.com)",