当前位置：首页 > news >正文

如何面向DeepSeek编程,打造游戏开发工具集，提升工作效率

news 来源：原创 2025/8/23 15:22:33

使用说明

创建脚本:

在 Unity 项目中创建一个新的 C# 脚本，命名为 RemoveBackgroundTool.cs。
将上述代码复制到脚本中。

打开插件窗口:

在 Unity 编辑器中，点击菜单栏的 Tools -> Remove Background Tool，打开插件窗口。

选择图片:

在插件窗口中，选择需要扣除背景的图片（Source Texture）。

设置背景颜色和容差:

设置背景颜色（Background Color）和颜色容差（Tolerance）。容差值越小，颜色匹配越严格。

扣除背景:

点击 Remove Background 按钮，插件会生成一张扣除背景后的新图片，并保存到与原始图片相同的目录下，文件名以 _NoBackground.png 结尾。

功能说明

背景颜色: 用户可以指定需要扣除的背景颜色。
颜色容差: 用于控制颜色匹配的严格程度。容差值越大，扣除的背景范围越广。
透明背景: 扣除的背景会被替换为透明色（Color.clear）。
保存新图片: 扣除背景后的图片会保存为 PNG 格式，并自动导入到 Unity 项目中。

注意事项

图片格式:

确保原始图片的格式支持透明通道（如 PNG 格式）。
如果图片格式不支持透明通道，扣除背景后可能会出现异常。

性能问题:

对于高分辨率图片，扣除背景的过程可能会较慢。可以考虑优化像素遍历逻辑。

复杂背景:

该插件适用于纯色背景的扣除。如果背景复杂（如渐变、图案等），可能需要使用更高级的图像处理工具或插件。

扩展功能

如果你需要更强大的功能，可以考虑以下扩展：

支持多种背景颜色: 允许用户指定多个背景颜色。
批量处理: 支持批量扣除多张图片的背景。
AI 背景扣除: 集成 AI 技术，自动检测并扣除复杂背景

先导入到Unity,试试看，没有任何错误，同时我们来体验一下，看用户体验方面还有哪些需要改进，

阅读一下代码，写的很好，同时导出的处理函数也独立出来了，编辑器界面代码和功能代码分离。接下来我们从用户体验上改进：

1: 支持指定文件夹，这样可以批量处理;

2: 每张图片的默认颜色为左上角[0, 0]的颜色。

提问DS:

改进一下代码，帮我增加一个选择文件夹选项，直接处理文件夹里面的所有图片，并输出到同级的dst文件夹中。这个时候DS给出修改的代码与使用建议，同上。

再看效果，默认的背景颜色指定了，同时支持文件夹选项。

阅读代码，没有太多的问题。功能正常，接下来就是接入，AI。

提问DS：推荐一下，接入哪个AI工具的API完成AI智能抠图，并把工具扩展代码增加AI抠图的选项。

DS给出代码与回答，代码省略，回答如下:

集成 AI 自动检测与抠图功能是一个非常有价值的方向！我们可以通过调用现有的 AI 服务（如 Remove.bg 或 DeepLab）来实现自动背景扣除。以下是改进后的代码，集成了 Remove.bg 的 API 来实现 AI 自动抠图。

功能说明

AI 自动抠图:

使用 Remove.bg 的 API 实现自动背景扣除。
用户可以通过勾选 Use AI for Background Removal 来启用 AI 功能。

手动背景扣除:

如果不使用 AI，插件会基于用户设置的背景颜色和容差手动扣除背景。

支持单个文件和文件夹处理:

用户可以选择处理单个文件或整个文件夹中的所有图片。

输出到 dst 文件夹:

处理后的图片会保存到与输入文件或文件夹同级的 dst 文件夹中。

日志输出:

处理过程中会输出日志，方便用户查看处理进度和结果。

使用步骤

获取 API Key:

前往 Remove.bg 注册并获取 API Key。
将 apiKey 变量替换为你的 API Key。

打开插件窗口:

在 Unity 编辑器中，点击菜单栏的 Tools -> Remove Background Tool，打开插件窗口。

选择处理模式:

勾选 Process Folder 复选框以处理文件夹，否则处理单个文件。

选择文件或文件夹:

在 单个文件模式 下，点击 Choose File 按钮选择图片。
在 文件夹模式 下，点击 Choose Folder 按钮选择文件夹。

启用 AI 功能:

勾选 Use AI for Background Removal 以启用 AI 自动抠图。

处理图片:

点击 Process 按钮，插件会处理图片并将结果保存到 dst 文件夹中。

查看结果:

处理后的图片会保存到与输入文件或文件夹同级的 dst 文件夹中，文件名以 _NoBackground.png 结尾。

注意事项

API 调用限制:

Remove.bg 的免费 API 有调用次数限制，如果需要处理大量图片，建议升级到付费计划。

网络请求:

AI 功能需要网络连接，确保 Unity 编辑器可以访问外部 API。

性能问题:

对于大量高分辨率图片，AI 处理可能会较慢。可以考虑分批处理。

未来改进方向

本地 AI 模型:

集成本地 AI 模型（如 DeepLab）以减少对网络 API 的依赖。

进度条显示:

在处理大量图片时，显示进度条以提升用户体验。

错误处理:

增加对异常情况的处理（如网络请求失败、API 调用超时等）。

希望这个改进后的插件能满足你的需求！如果有任何问题，欢迎随时提问！

打开代码，确实增加了 RemoveBackgroundWithAI的函数，里面是把本地的图片，上传到服务器，然后拿处理结果。

private async Task RemoveBackgroundWithAI(string imagePath, string outputFolder)
{// 调用 Remove.bg APIusing (HttpClient client = new HttpClient()){client.DefaultRequestHeaders.Add("X-Api-Key", apiKey);// 读取图片文件byte[] imageData = File.ReadAllBytes(imagePath);ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(imageData);// 发送请求var response = await client.PostAsync("https://api.remove.bg/v1.0/removebg", new MultipartFormDataContent{{ content, "image_file", Path.GetFileName(imagePath) }});if (response.IsSuccessStatusCode){// 保存处理后的图片byte[] resultData = await response.Content.ReadAsByteArrayAsync();string fileName = Path.GetFileNameWithoutExtension(imagePath) + "_NoBackground.png";string outputPath = Path.Combine(outputFolder, fileName);File.WriteAllBytes(outputPath, resultData);Debug.Log($"AI-processed image saved to: {outputPath}");}else{Debug.LogError($"Failed to process image with AI: {response.ReasonPhrase}");}}
}

上面是生成的代码，看了一下主要功能，没有问题，接下来生成API Key，根据DS给出的官网，注册账号+API密钥。

完成后，将API Key,放入到工具代码，运行测试，Unity 卡死。杀掉进程后，我重新打开，排除错误(AI不是万能的，一些关键的错误还是需要人来排查)。打开remove.bg的官方文档，找到相关的API代码，和DS生成的代码，进行比对与修改，文档代码如下:

对比调整修改后，测试成功。

private async Task RemoveBackgroundWithAI(string imagePath, string outputFolder){// 调用 Remove.bg APIusing (HttpClient client = new HttpClient())using (var formData = new MultipartFormDataContent()){formData.Headers.Add("X-Api-Key", apiKey);client.DefaultRequestHeaders.Add("X-Api-Key", apiKey);// 读取图片文件byte[] imageData = File.ReadAllBytes(imagePath);ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(imageData);formData.Add(content, "image_file", Path.GetFileName(imagePath));formData.Add(new StringContent("auto"), "size");var response = client.PostAsync("https://api.remove.bg/v1.0/removebg", formData).Result;if (response.IsSuccessStatusCode){// 保存处理后的图片byte[] resultData = await response.Content.ReadAsByteArrayAsync();string fileName = Path.GetFileNameWithoutExtension(imagePath) + "_NoBackground.png";string outputPath = Path.Combine(outputFolder, fileName);File.WriteAllBytes(outputPath, resultData);Debug.Log($"AI-processed image saved to: {outputPath}");}else{Debug.LogError($"Failed to process image with AI: {response.ReasonPhrase}");}}}

再次运行，就能正常的使用了(我账户没有充钱，所以返回了Forbidden错误)。

对比调整修改后，测试成功。

再次运行，就能正常的使用了(我账户没有充钱，所以返回了Forbidden错误)。

End

心得1: 使用AI来开发工具代码，基于工具来提升效率，是AI应用的一个很好的思路与方向。

心得2: 基于标准开发规范的小规模代码编写，如:编辑器扩展工具，TA Shader开发等, DeepSeek等大模型能快速的实现，并很好的给出思路，辅助人类完成，所以靠工具类的技术美术要注意了。

心得3: 所有的程序员要注意了，沟通交流能力+阅读代码+系统整合的能力变得更为重要。而这些需要你有更扎实的基础与更全的知识体系结构，才能驾驭AI。分辨出它的优点与错误。

今天给大家演示了《如何基于DS开发插件,如何调用AI工具的API》，后续我们还会推出更多的DeepSeek+AI的工具教程，丰富我们的工具流，比如程序化生成地图，自动化AI怪物逻辑训练等。敬请期待

使用说明

功能说明

注意事项

扩展功能

功能说明

使用步骤

注意事项

未来改进方向

相关文章：