리노컷 자산 파이프라인 공통화와 캐스트 외형 설계
- P1 전용 스크립트를 docs/avatar-art/linocut-pipeline 으로 옮겨 persona.json 설정으로 일반화(P1 재실행 리그 바이트 동일) - 7명 외형·상징 설계(linocut-cast.md)와 P2~P7 정면 원화 생성 프롬프트, 얼굴 없는 화풍 참조 - P1 원화 생성 프롬프트 보존
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"""P1 서연 턱 조각(jaw-head·jaw-detail) 생성 — 2단계-B, 결정문 §8.4 하관 띠 변형
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(작업 패킷 A5).
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하관 띠 변형(렌더러 v3)은 ㅏ·ㅗ 등에서 턱·아랫입술·콧방울을 세로 띠로 나눠 옮기는
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변형이다(결정문 §8.4 "하관 띠 변형 — 턱·코 들썩"). 전체 1005×1566 head·faceDetail
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이미지를 매 프레임 다시 그리면 비용이 크므로(out5 실측: long task 14/7.3s), 변형이
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실제로 필요한 사각형만 미리 잘라 둔다.
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영역(결정문 §8.4, 작업 패킷 A5):
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- y: noseTip.y − 50 − 10 부터 chinTip.y + 40 까지.
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- x: 얼굴 윤곽(faceOval, p1Rig.ts에 이미 게시된 값과 같은 36점 루프)을 바깥으로
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18px 넓힌 다각형의, 이 y 범위 안에서의 가로 범위(렌더러가 각 띠를 그 다각형으로
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clip하므로, 이 y 범위를 벗어난 곳의 폭은 필요 없다 — 재는 방식은 아래 참고).
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- 변형·메우기는 하지 않는다. head·face-detail의 **원본 픽셀·알파를 그대로** 잘라
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layers/v2/jaw-{head,detail}.png로 저장한다. 게시본은 무손실 WebP(exact=True)다
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(export_rig.py의 publish_jaw_pieces).
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가로 범위 측정: 얼굴 윤곽 다각형을 캔버스 크기 마스크로 채우고(cv2.fillPoly) 유클리드
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거리 변환으로 18px 확장한 뒤(build_lip_texture.py의 DILATE_PX와 같은 기법), y 범위로
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제한한 행들에서 열이 하나라도 켜진 범위를 x0~x1로 쓴다. (참고: 이 y 범위 안에서는
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다각형 경계가 거의 수직에 가까워, 단순히 "y 범위 안 원본 다각형의 x0/x1에 18을 더/
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빼는" 결과와 사실상 같다 — 두 방식을 대조해 확인했다.)
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실행: <venv>/python.exe build_jaw_pieces.py
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"""
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from __future__ import annotations
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import io
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import json
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import math
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import sys
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from pathlib import Path
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import cv2
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import numpy as np
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from PIL import Image
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from scipy import ndimage
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SCRIPTS_DIR = Path(__file__).resolve().parent
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sys.path.insert(0, str(SCRIPTS_DIR))
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from export_rig import detect_face_landmarks, compute_face_oval # noqa: E402
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ROOT = SCRIPTS_DIR.parent
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BASE_DIR = ROOT / "base"
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LAYERS_V2_DIR = ROOT / "layers" / "v2"
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PREVIEW_V2_DIR = ROOT / "preview" / "v2"
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MANIFEST_PATH = ROOT / "manifest.json"
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NOSE_TO_TOP_PX = 50.0 + 10.0 # y0 = noseTip.y - (이 값)
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CHIN_TO_BOTTOM_PX = 40.0 # y1 = chinTip.y + (이 값)
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OVAL_OUTSET_PX = 18.0 # 얼굴 윤곽을 바깥으로 넓히는 폭
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def main() -> int:
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manifest = json.loads(MANIFEST_PATH.read_text(encoding="utf-8"))
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lm = manifest["landmarks"]
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nose_tip = tuple(lm["noseTip"])
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chin_tip = tuple(lm["chinTip"])
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print(f"noseTip={nose_tip} chinTip={chin_tip}")
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points = detect_face_landmarks(BASE_DIR / "base-front.png")
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face_oval = compute_face_oval(points)
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canvas_w, canvas_h = manifest["canvas"]["w"], manifest["canvas"]["h"]
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y0f = nose_tip[1] - NOSE_TO_TOP_PX
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y1f = chin_tip[1] + CHIN_TO_BOTTOM_PX
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y0i, y1i = int(math.floor(y0f)), int(math.ceil(y1f))
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print(f"y 범위 = [{y0f:.2f}, {y1f:.2f}] -> 정수 [{y0i}, {y1i}) (h={y1i-y0i})")
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oval_mask = np.zeros((canvas_h, canvas_w), dtype=np.uint8)
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oval_pts = np.array([[round(p[0]), round(p[1])] for p in face_oval], dtype=np.int32)
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cv2.fillPoly(oval_mask, [oval_pts], 1)
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oval_mask_b = oval_mask.astype(bool)
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dist_out = ndimage.distance_transform_edt(~oval_mask_b)
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dilated = oval_mask_b | (dist_out <= OVAL_OUTSET_PX)
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if y0i <= 0 or y1i >= canvas_h:
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raise SystemExit(f"[중단] y 범위가 캔버스 경계에 닿았다: [{y0i},{y1i}) canvas_h={canvas_h}")
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band = dilated[y0i:y1i, :]
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cols = np.where(band.any(axis=0))[0]
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if len(cols) == 0:
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raise SystemExit("[중단] 얼굴 윤곽 확장 다각형이 해당 y 범위에서 비어 있다.")
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x0i, x1i = int(cols.min()), int(cols.max()) + 1
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if x0i <= 0 or x1i >= canvas_w:
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raise SystemExit(f"[중단] x 범위가 캔버스 경계에 닿았다: [{x0i},{x1i}) canvas_w={canvas_w}")
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print(f"x 범위(얼굴 윤곽 {OVAL_OUTSET_PX}px 확장, y 범위 안) = [{x0i}, {x1i}) (w={x1i-x0i})")
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# 대조: 다각형 경계가 이 y 범위에서 거의 수직인지 확인 — 확장 없이 구한 x 범위에 단순히
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# OVAL_OUTSET_PX를 더/뺀 값과 비교해 기록만 한다(설계 검증용, 결과에는 dilated만 쓴다).
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band_raw = oval_mask_b[y0i:y1i, :]
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cols_raw = np.where(band_raw.any(axis=0))[0]
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x0_raw, x1_raw = int(cols_raw.min()), int(cols_raw.max()) + 1
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naive_x0, naive_x1 = x0_raw - int(OVAL_OUTSET_PX), x1_raw + int(OVAL_OUTSET_PX)
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print(f"대조(단순 폭 확장) = [{naive_x0}, {naive_x1}) vs 거리변환 [{x0i}, {x1i}) "
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f"차이=({x0i-naive_x0},{x1i-naive_x1})")
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head_full = np.array(Image.open(LAYERS_V2_DIR / "head.png").convert("RGBA"))
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detail_full = np.array(Image.open(LAYERS_V2_DIR / "face-detail.png").convert("RGBA"))
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if head_full.shape[:2] != (canvas_h, canvas_w) or detail_full.shape[:2] != (canvas_h, canvas_w):
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raise SystemExit(
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f"[중단] head/face-detail 크기가 캔버스와 다르다: head={head_full.shape[:2]} "
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f"detail={detail_full.shape[:2]} canvas=({canvas_h},{canvas_w})"
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)
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pieces = {"head": (head_full, LAYERS_V2_DIR / "jaw-head.png"),
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"detail": (detail_full, LAYERS_V2_DIR / "jaw-detail.png")}
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LAYERS_V2_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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checks: dict = {}
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for key, (src, out_path) in pieces.items():
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crop = src[y0i:y1i, x0i:x1i].copy()
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Image.fromarray(crop, "RGBA").save(out_path)
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reloaded = np.array(Image.open(out_path).convert("RGBA"))
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max_diff = int(np.abs(reloaded.astype(np.int32) - crop.astype(np.int32)).max())
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ok = max_diff == 0
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print(f"저장: {out_path} size={crop.shape[1]}x{crop.shape[0]} "
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f"검사(1) 원본 대비 PNG 왕복 최대차(알파 포함)={max_diff} {'OK' if ok else '[실패]'}")
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checks[key] = {
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"pngRoundTripMaxDiff": max_diff,
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"pngRoundTripOk": ok,
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"pngFileSize": out_path.stat().st_size,
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}
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_save_evidence(pieces, x0i, y0i, x1i, y1i)
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manifest["jaw"] = {
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"designVersion": "A5 (작업 패킷 A5, 결정문 §8.4 하관 띠 변형 — 턱 조각 원본)",
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"noseTip": list(nose_tip),
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"chinTip": list(chin_tip),
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"yFormula": "noseTip.y - 50 - 10 .. chinTip.y + 40",
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"noseToTopPx": NOSE_TO_TOP_PX,
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"chinToBottomPx": CHIN_TO_BOTTOM_PX,
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"ovalOutsetPx": OVAL_OUTSET_PX,
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"faceOvalSource": "export_rig.detect_face_landmarks + compute_face_oval(base-front.png, 결정적)",
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"bboxCanvas": [x0i, y0i, x1i, y1i],
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"naiveXRangeForComparison": [naive_x0, naive_x1],
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"checks": checks,
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"evidenceImage": "preview/v2/jaw-pieces.jpg",
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}
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MANIFEST_PATH.write_text(json.dumps(manifest, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
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print(f"manifest.json 갱신: {MANIFEST_PATH}")
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return 0
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def _save_evidence(pieces: dict, x0i: int, y0i: int, x1i: int, y1i: int) -> None:
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"""jaw-head | jaw-detail(체커 배경), 원본 배율."""
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panels = []
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for key in ("head", "detail"):
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src, _out_path = pieces[key]
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crop = src[y0i:y1i, x0i:x1i]
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rgb = crop[..., :3].astype(np.float64)
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a = (crop[..., 3].astype(np.float64) / 255.0)[..., None]
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check = np.indices(a.shape[:2])
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checker = ((check[0] // 10 + check[1] // 10) % 2) * 60 + 180
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checker3 = np.stack([checker] * 3, axis=-1).astype(np.float64)
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out = rgb * a + checker3 * (1.0 - a)
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panels.append(Image.fromarray(np.clip(out, 0, 255).astype(np.uint8)))
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gap = 12
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max_h = max(p.height for p in panels)
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total_w = sum(p.width for p in panels) + gap * (len(panels) - 1)
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combined = Image.new("RGB", (total_w, max_h), (255, 255, 255))
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x = 0
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for p in panels:
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combined.paste(p, (x, 0))
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x += p.width + gap
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PREVIEW_V2_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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out_path = PREVIEW_V2_DIR / "jaw-pieces.jpg"
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combined.save(out_path, "JPEG", quality=92)
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print(f"저장: {out_path}")
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if __name__ == "__main__":
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sys.exit(main())
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