Aixio Layer v1 对比 Lovart 与 Picell：图像转图层实测
使用同一张海报，对比对象识别、空间重建、字体匹配与原生放大。
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哪款图像转图层 AI 能产出最可编辑的结果？在这次并排实测中，Aixio Layer v1 保留了最完整的可编辑构图。Picell 能识别多个部分，但结果较为碎片化；Lovart 提取了部分文字，却让海报的大部分内容继续融合在一起。
简单回顾：Aixio Layer v1 可以把一张平面图片转换为可编辑的文本、图像与背景图层。最直观的比较方式，就是让三个工具处理同一张海报。
图像转图层对比：Picell、Lovart 与 Aixio Layer v1
以下源文件以原始分辨率展示，正确顺序为：Picell 第一，Lovart 第二，Aixio Layer v1 第三。
Picell
Picell 找到了几个可见部分，但结果较为碎片化。优惠信息从 BUY 5 GET 1 变成不连贯的单词，背景中仍残留部分棋盘格，整个构图需要重新搭建。
Lovart
Lovart 识别了标题和小字，但标志、食物、优惠徽章、棋盘格与海报表面仍融合在原始图像中。返回的是空白框架，而不是重建后的背景。
Aixio Layer v1
Aixio Layer v1 将标题、优惠徽章、标志、三组食物、棋盘格、条款、边框和纸张区域作为独立的可编辑部分返回，保留了设计师继续编辑所需的更多内容。
对象识别：完整图层还是零散片段
图像转图层模型首先要识别设计中有意义的对象。Lovart 让这张海报的大部分内容保持融合。Picell 提取了更多片段，却拆散了优惠信息并丢失原始文案。Aixio Layer v1 识别出完整的有效元素集，包括完整的 BUY 5 GET 1 徽章。
空间重建：移除对象后，背后会留下什么
找到对象只完成了一半。模型还必须理解对象背后原本有什么，以及每个部分在页面中的位置关系。
Picell 的干净图层留下大块棋盘格空洞、文字碎片与残留物。Lovart 返回空白框架。Aixio Layer v1 分离海报表面、边框、棋盘格、文案与前景对象，让它们可以独立移动，而不必把整个设计当作一张平面图片。
字体匹配：接近原设计的可编辑文字
如果字体、字重、间距或换行不正确，仅仅识别出文字并不够。在这张 Fly® 007 示例中，右侧的 Aixio Layer v1 结果将主标题、功能标题、编号正文与辅助文案恢复为可编辑文本，同时保持接近左侧的源构图。
Aixio 支持超过 10,000 种字体，让恢复后的文字更有机会在视觉上接近原稿并立即可用。设计师仍可直接选择、改写与调整文字。
原生放大：更清晰的边缘与图像细节
图层分离不应该让画面变得更模糊。Aixio Layer v1 在重建构图时使用原生放大。下方特写中的返回结果，比上方源细节更清晰地保留了牛仔布接缝、褶皱、边缘与小字。
哪款图像转图层工具在这次测试中表现最好？
在这次给定样例中，Aixio Layer v1 产出了最完整的可编辑结果。它识别了更多设计元素，重建了图层之间的空间关系，将文字恢复为可用文本，并保留了精细图像细节。Picell 返回了一些有用片段但需要重建；Lovart 则让海报的大部分内容保持融合。
阅读《Aixio Layer v1 正式发布》了解模型概览，或在 Studio 中试用 Aixio Layer v1。
本对比仅描述此处展示的给定运行结果。实际表现会因源图分辨率和设计复杂度而异。