IntoLayers

IntoLayers はフラットな JPG/PNG をレイヤースタックに分解し直します。要素レイヤーはサードパーティ製の商用マルチモーダル階層分解モデルが描き直して自動命名し、背景はモデルが生成的に再描画します。最終的には、レイヤー名と重ね順を保持したレイヤー付き PSD、レイヤーごとの PNG、または SVG として書き出します。想定しているのは、元ファイルを失い、クライアントから完成画像しか渡されていない状態での修正作業です。

主な機能

• 階層分解：サードパーティ製の商用マルチモーダル階層分解モデルが担当し、画像ごとに 2/3/5/7/9 レイヤーまたは Auto（最大 17 レイヤー）を出力します。要素レイヤーは切り抜きではなく描き直しです。
• レイヤー付き PSD：レイヤー名・位置・重ね順を保持し、要素レイヤーはスマートオブジェクトなのでダブルクリックで元のサイズに戻せます。ただしレイヤーマスクはなく、文字はピクセルになります。
• レイヤーごとの PNG と layers.json：各レイヤーに座標と重ね順の一覧が付くため、元の位置に正確に組み直せます。
• ブラウザ側でのパッケージング：PSD と ZIP は ag-psd と JSZip がローカルで生成するため、画像が再アップロードされることはありません。
• 無料の SVG トレース：Cricut 版はブラウザ上で色の量子化と WASM トレースを行います。純粋なローカルアルゴリズムであり AI ではなく、クレジットも消費しません。
• 入力と課金：処理できるのは単一画像のみ、対応形式は PNG/JPEG のみ、≤10MB、262,144〜36,000,000 ピクセル。クレジットは実際のレイヤー数に応じて差し引かれ、失敗時は返還されます。

向いている場面 クライアントからフラットな画像しか渡されない修正案件、AI 生成画像の文字をわずかに直す作業、パーツに分けてパララックスアニメーションを作る作業、Cricut 用のカットラインのトレースなどが主戦場です。一方、バッチ処理、WebP/PDF 入力、PSD 内でテキストレイヤーを編集可能なまま保つ必要がある案件には対応できません。

独自の強み 同種のツールの多くは結果画像しか公開していませんが、IntoLayers は 15 回の定量自己テストの手法と誤差表を公開し、背景は描き直しであること、遮蔽された部分は推測であること、2K は大きいだけで高精細ではないことを明記しています。レイヤー単位の課金は、回数単位の課金よりも実際のコストに近い形です。

編集部の評価 モデルの出所と限界の両方を明示する珍しい製品です。AI は階層分解と背景の再描画にのみ使われ、パッケージングとベクター化はローカル計算と明記されています。古い画像を急いで編集可能なプロジェクトにしたいデザイナー、EC のレタッチャー、アニメーターに向いています。一方、ピクセル単位の再現や本物のテキストレイヤーを求める人に渡されるのは近似稿で、元画像に重ねたときの平均色差は 6.88/255、遮蔽部分はモデルが捏造する可能性があります。6 レイヤー・1K の中位は約 82 秒、複雑なカートゥーンキャラクターでは 7/9 レイヤーで注文全体が失敗しますが、課金はされません。まず無料の初回で検証してから購読するほうが安全です。