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meitu/meitu-skills103 installs

meitu-cutout

使用 meitu-cli 为人物、宠物、商品、图标或印章抠图,分离前景主体并生成透明背景 PNG。当用户针对上述五类主体提到抠图、去背景、透明背景、背景移除、cutout、remove background、提取主体时触发;白底隔离和其他主体类型不支持。

How do I install this agent skill?

npx skills add https://github.com/meitu/meitu-skills --skill meitu-cutout
view source ↗

Is this agent skill safe to install?

  • Gen Agent Trust Hubpass

    This skill provides image background removal services via the Meitu OpenAPI. It leverages the official meitu-cli tool and manages authentication using standard environment variables or local configuration files. Behaviors observed are standard for a specialized image processing utility and pose no security risk.

  • Socketpass

    No alerts

  • Snykpass

    Risk: LOW · No issues

What does this agent skill do?

Meitu Cutout

Overview

调用 meitu image-cutout 从图片中分离前景主体,输出透明背景 PNG。仅支持人物、宠物、商品、图标、印章五类主体;可选人像、商品、图形三种模型,也可省略模型参数自动检测。

Dependencies

  • meitu-cli: npm install -g meitu-cli@latest
  • 凭证: 首选 env vars MEITU_OPENAPI_ACCESS_KEY / MEITU_OPENAPI_SECRET_KEY,或预置 ~/.meitu/credentials.json;仅在用户明确要求写入本地凭证时,再执行 meitu config set-ak --value "..." / meitu config set-sk --value "..."

路径别名: 下文中 $VISUAL = {OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/

Core Workflow

Preflight → [Context: 跳过(工具型抠图,无创意自由度)] → Execute → Deliver

Preflight

  1. meitu --version → 未安装则提示 npm install -g meitu-cli@latest
  2. meitu auth verify --json → 凭证无效则引导配置
  3. Detect mode: cwd has openclaw.yaml → project mode; else → one-off 检查 $VISUAL 目录 → 确定 capabilities
  4. output_dir 解析(Preflight 内 MUST 完成): Resolve output_dir: openclaw.yaml → ./output/ | else → $VISUAL/output/meitu-cutout/ mkdir -p {output_dir}

Execute

输入解析

用户提供图片,支持两种形式:

  • 本地文件路径(如 ./photo.jpg)
  • 图片 URL(如 https://example.com/photo.jpg)

如果用户只说"帮我抠图"但没给图片 → 问:"请提供需要抠图的图片(本地路径或 URL)"。

模型选择

图片主体model_type输出
人像、证件照、半身照0透明底 PNG,保留发丝细节
商品、产品、电商图1透明底 PNG,优化产品边缘
设计素材、图标、印章2透明底 PNG
宠物或类型不确定省略服务端自动选择模型,输出透明底 PNG

model_type 仅允许 0、1、2。建筑、植物、车辆、食物、家具等非五类主体以及白底隔离不受支持,不得通过 prompt 或替代 API 绕过限制;需要生成白底时改用 image-edit。

工具调用

单张抠图:

meitu image-cutout --image_url {image_url_or_path} --json --download-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-cutout

明确指定模型时追加 --model_type 0、--model_type 1 或 --model_type 2;省略时自动选型。

批量处理

批量处理整个目录:

meitu batch image-cutout --input-dir {input_dir} --output-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-cutout

整个批次共用固定模型时追加 --model-type 0、--model-type 1 或 --model-type 2。逐条指定时使用 JSON/YAML 配置,条目字段 modelType(兼容 model_type)映射到单次命令的 model_type。批处理默认并发数为 3,输出 .png。

注意:单次命令不支持 --image_list;输入参数只接 --image_url(别名 --image)。

结果检查

解析 --json 输出:

  • ok: true → 成功,downloaded_files[0].saved_path 为本地已下载的结果 PNG(透明背景);若未使用 --download-dir,则取 media_urls[0]
  • ok: false → 检查 code 和 hint

错误降级

级别动作说明
L1调整模型选择自动检测不准时,根据主体改用 --model_type 0、1 或 2
L2检查图片格式/大小确保图片可访问且非损坏
L3停止并报错2 次连续失败后,输出 code + hint

非五类主体或白底隔离直接返回不支持,不调用、不重试。

特殊错误:

  • ORDER_REQUIRED → 提示用户充值,展示 action_url
  • CREDENTIALS_MISSING → 提示配置 AK/SK

Deliver

直接使用 Preflight 解析的 output_dir。

mv {file} {output_dir}/{date}_{name}_cutout.png

Output

  • 格式: PNG(透明背景)
  • 命名: {YYYY-MM-DD}_{descriptive-name}_cutout.png
    • 例: 2026-03-23_product-photo_cutout.png
  • 位置: 由 Deliver 步骤决定(项目 → ./output/,一次性 → $VISUAL/output/meitu-cutout/)

Add the canonical catalog link to the repository README so users can inspect current installs and available audits. The publishing guide covers the complete discovery path.

<a href="https://skillzs.dev/skills/meitu/meitu-skills/meitu-cutout">View meitu-cutout on skillZs</a>