NEWGPT Image 2.5 is er — voer gerichte bewerkingen uit met minder herstelwerk.

Probeer GPT Image 2.5

Bereid Karakterillustraties voor op een VTuber-avatar

Scheid een platte karakterillustratie in zichtbare lagen, zodat je kunt beginnen met het riggen van een streaming-avatar zonder elk onderdeel handmatig uit te snijden.

Karaktervoorbereiding

Splits gezichten, ogen, haar, kleding en andere ondersteunde onderdelen van het personage op in bewerkbare lagen.

Kies Karakterillustratie

PNG, JPG of WebP

No image? Test with sample
17-Layer Character Assembly
┌ RIG.01Z-AXIS ┐
└ 1024×102417 LAYERS ┘
Back Hair
Handwear
Legwear & Stockings
Shoes & Footwear
Neck & Collar
Pleated Skirt
Uniform Blazer & Bow
Ears
Face Base
Nose
Mouth & Smile
Eyebrows
Eyewhites (Sclera)
Irides & Pupils
Eyelashes
Eyewear Glasses
Front Bangs & Hair
#17Front Bangs & HairZ:16
Separated Layer Cutouts17 Alpha PNGs

Ready to test with your own or this sample character

Gebruik een duidelijke, frontale of licht schuine illustratie met zichtbare gelaatstrekken en beperkte uitsneden. De tool creëert nieuwe lagen uit zichtbare pixels; het maakt geen tracking, meshes of deformers.

Je originele illustratie blijft privé

Gebruikt 30 credits per afbeelding

Processing time varies with image complexity. Detailed characters and complex poses may take longer.

AI laagscheider

Krijg een sneller startpunt voor je avatar

VTuber rigging begint meestal met het handmatig scheiden van haar-, gezichts- en lichaamsregio's. Deze workflow creëert een initiële laagscheiding die je kunt verfijnen vóór de rigging-setup.

Karakter-centrale lagen

Scheid het hoofdkarakter van de achtergrond en ondersteunende elementen, zodat zichtbare regio's onafhankelijk kunnen worden verplaatst, verborgen of verfijnd.

Een snellere eerste scheidingsronde

Laat AI een initiële uitsnede rondom belangrijke zichtbare regio's afhandelen, en verfijn vervolgens alleen de delen die je rig daadwerkelijk nodig heeft.

Klaar voor handmatige rigging-setup

Gebruik de gescheiden lagen als startpunt voor tracking, meshes en deformers in de rigging-applicatie van jouw keuze.

Uploaden, scheiden en verdergaan met riggen

01

Upload je karakterillustratie

Begin met een frontale of licht schuine karakterillustratie met zichtbare gelaatstrekken.

02

Laat AI zichtbare lagen scheiden

Het model creëert afbeeldingslagen van het zichtbare karakter, ondersteunende details en de achtergrond.

03

Beoordelen en exporteren

Inspecteer de lagen in de gedeelde resultaatwerkruimte en download vervolgens PNG- of PSD-output om de avatar rigging-setup voort te zetten.

Waar dit VTuber-makers helpt

Voorbereiding streaming-avatar

Krijg een initiële laagscheiding voordat je tracking, meshes, deformers en fysica toevoegt in een rigging-applicatie.

Voorbereiding expressies

Start met gescheiden gezichtsregio's bij het voorbereiden van expressie-gebaseerd rigging-werk.

Outfitvariaties

Houd kleding en accessoires beschikbaar als afzonderlijke lagen voor toekomstige outfitvarianten.

Modeliteratie

Bereid een herbruikbaar startpunt voor lagen voor bij het vernieuwen of herzien van een bestaand avatarontwerp.

Meest geschikt voor duidelijke karakterillustraties

Gebruik het met frontale of licht schuine karakterillustraties waarbij gezicht, haar en lichaam duidelijk van elkaar te onderscheiden zijn.

Het creëert geen afgeronde avatar-rig

Deze workflow bereidt alleen rasterlagen voor. Het creëert geen gezichts- of lichaamstracking, meshes, deformers, fysica of een afgerond VTuber-model — die stappen vinden nog steeds plaats in je rigging-applicatie.

Gericht op een sneller startpunt

De gegenereerde lagen zijn het meest nuttig voor het verminderen van handmatige maskeertijd voordat je begint met de rigging-setup, niet als een afgerond productie-item.

Veelgestelde vragen over VTuber Karaktervoorbereiding

Wat creëert deze VTuber karaktervoorbereidingsworkflow?

Het scheidt een platte karakterillustratie in zichtbare afbeeldingslagen — zoals het karakter, ondersteunende details en de achtergrond — die je kunt beoordelen vóór het riggen.

Creëert dit een afgerond VTuber-model?

Nee. Het bereidt alleen visuele lagen voor. Tracking, meshes, deformers, fysica en expressies moeten nog steeds worden ingesteld in een compatibele rigging-applicatie.

Kan het gelaatstrekken zoals ogen en mond scheiden?

De resultaten zijn afhankelijk van de afbeelding. Duidelijke, grote, onbelemmerde gelaatstrekken zullen waarschijnlijk schoner gescheiden worden; kleine of sterk gestileerde kenmerken kunnen handmatige correctie vereisen.

Zal het gebieden reconstrueren die verborgen zijn achter haar of kleding?

De workflow kan een aannemelijke vulling genereren voor bedekte gebieden op basis van zichtbare pixels, maar dit is een schatting, niet het originele ontwerp van de artiest.

Welke karakterafbeeldingen werken het beste?

Duidelijke, hoge-resolutie illustraties met zichtbare gelaatstrekken, gedefinieerde grenzen en beperkte overlapping produceren meestal de meest bruikbare lagen.

Kan ik transparante PNG-lagen downloaden?

Ja. Gescheiden lagen kunnen worden geëxporteerd als transparante PNG-bestanden.

Kan ik een gelaagde PSD exporteren?

Ja. Je kunt een gelaagde PSD downloaden. Deze bevat alleen rasterlagen — geen tracking, meshes of rigging-data.

Is dit hetzelfde als de algemene 'Karakter naar Lagen'-workflow?

Ja, het gebruikt dezelfde workflow voor laagafscheiding. Deze pagina richt zich op VTuber-specifieke positionering en begeleiding.

Gerelateerde afbeeldingstools

Live2D Karaktervoorbereiding

Bereid karakterillustraties voor op Live2D Cubism rigging.

Open tool

Spine Karaktervoorbereiding

Bereid 2D game karakterillustraties voor op Spine animatie-setup.

Open tool

Karakter naar Lagen

Gebruik de bredere karakterworkflow voor avatars, gamekarakters en algemene karakterproductie.

Open tool