Reprise

Reprise — 将任何扁平 AI 设计还原为可编辑图层

你用 AI 做出了一张很棒的设计图。接着你想修改其中一个词，却发现做不到，因为它是一张扁平 PNG。

Reprise 会将完成的扁平 AI 设计（ChatGPT / Midjourney / Claude / 等）还原为可编辑图层，并以像素级精确的方式重新构建；它还会返回一个经过测量的保真度分数，让你可以验证复现效果，而不必盲目信任某种说法。复现过程在本地免费运行；之后你可以将一张设计改编成整套宣传活动。

它也为 Agent 而构建：此仓库是一个远程 MCP 服务，因此 Claude / Cursor / 任何 MCP 客户端都可以直接调用 reproduce / autodetect / diagnose。

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立即试用（无需注册）

**浏览器：**打开 https://tepesama-reprise-mcp.hf.space/ → “Try it” 标签页 → 拖入一张扁平设计图（或点击示例）。你会看到它被还原为多个图层，并显示保真度分数。

通过你的 Agent（MCP）：

claude mcp add --transport http reprise https://tepesama-reprise-mcp.hf.space/gradio_api/mcp/http

端点：/gradio_api/mcp/http（可流式传输的 HTTP）· /gradio_api/mcp/sse（SSE）· /gradio_api/mcp/schema 已列入官方 MCP 注册表，名称为 design.reprise/reprise。

工具

工具	功能
reproduce(image)	将扁平设计还原为可编辑图层，并以像素级精确的方式复现。返回保真度分数（MAE / PSNR / 精确匹配率 % / 多余像素数）。
autodetect(image)	检测设计中的元素（主体和文本），并以相对边界框表示。
diagnose(original, reproduction)	评估复现结果与原图的匹配程度。

image 可以是 http(s) URL 或 base64 数据 URL。

工作原理

Reprise 不会让模型重新生成图像（那样结果会偏离，而且永远无法完全复现原图），而是保留你的原始像素：

1. 检测设计中的元素。
2. 提取每个元素，将其放到独立的透明图层上。
3. 修补空缺，生成干净的背景“底图”。
4. 无损合成——由于未改动的区域实际上就是原始像素，因此重建结果像素级精确（MAE 0.00，多余像素数为 0），而 diagnose 会返回该分数，供你核验。

完成分层后，你可以替换文案和颜色，在固定布局的同时批量制作符合品牌风格的变体。

以诚为本

• 复现结果和未编辑图层均像素级精确（MAE 为 0.00）。
• 当你编辑某个区域（替换主体、更改产品）时，该区域会重新生成，因此并非像素级相同。我们会测量所有结果，绝不夸大效果。
• 自动元素检测目前是 v1（rembg + OpenCV）；可能会漏掉小字。也支持手动指定元素映射。
• 当前可导出为分层 SVG + 透明 PNG（暂不支持 PSD 导出）。

关于此仓库

这是 Reprise 的公开 MCP 封装层（app.py 是轻量的服务端接口）。复现引擎本身是专有的，会在构建时私下加载，因此不包含在此处。我们公开发布封装层，以提高透明度，并确保 MCP 接口值得信赖。

• 产品与抢先体验：https://reprise.design
• 在线演示 / MCP 主机：https://tepesama-reprise-mcp.hf.space/

发现了会导致它出错的图片？请附上图片并提交 issue——提升自动检测的稳健性（朝 SAM2 级别迈进）是路线图的首要任务。