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This commit is contained in:
@@ -1,73 +1,174 @@
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# Genarrative / Genielabs Spine Animation Pipeline
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# AI Spine 角色拆件与动画管线
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## 新增:可替换模型与角色结构理解
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本项目用于把单张 2D 角色参考图转换为可供 Spine 动画使用的语义部件、透明拆件和骨骼资源。
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已新增 `--mode annotated-parts`,默认 GPT6Astra 做结构理解,Qwen Image 3.0 作为独立图片编辑适配器。模型、协议和提示词可分别配置;第一阶段输出 JSON、粗标注 SVG 和检查报告。SAM 分割与补全合并尚未接入。
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当前正在实现的新管线分为三个核心阶段:
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1. 视觉 LLM 理解角色结构,输出部件语义、层级、遮挡关系、粗框和分割提示点。
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2. 使用 SAM 根据提示点生成精确 mask,并从原图提取可见像素。
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3. 使用图片编辑模型补全被遮挡的部件,再进行几何验收和 Spine 导出。
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目前第一阶段已经可以完整运行。SAM 3.1 checkpoint 路径和图片编辑适配器已经接入配置,但 SAM 推理、补全结果合并及新管线的 Spine 导出尚未完成。
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仓库仍保留旧版“AI 生成白底拆件图 → OpenCV 拆分 → Genielabs 定位 → Spine 导出”流程,用于对照和回归测试。
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## 文档
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- [第一阶段:视觉 LLM 角色结构理解](docs/1-understanding-stage.md):执行流程、代码对应关系、数据格式和输出文件。
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- [模型阶段配置与实验说明](docs/model-stages.md):模型切换、协议适配、图片编辑探针、缓存和错误处理。
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## 环境准备
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### Node.js
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第一阶段要求 Node.js 20 或更高版本,不需要 Python,也没有额外 npm 运行时依赖。
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```powershell
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node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png --out-dir .\output\sombrero-astra --stop-after understand
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node --version
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npm test
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```
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完整配置、模型切换、独立图片编辑测试和产物说明见 [docs/model-stages.md](docs/model-stages.md)。以下为旧版拆件管线的说明。
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### 中转站配置
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这是独立目录,不修改 Genarrative。它只参考 Genarrative 的 VectorEngine 图片生成协议:后端环境变量提供 `VECTOR_ENGINE_BASE_URL` 与 `VECTOR_ENGINE_API_KEY`,使用 OpenAI-compatible `POST /v1/images/edits` multipart 请求。
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在项目目录复制环境变量模板:
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模型 ID 原样传给中转站,不再进行隐式映射。可通过 `node tools/model-check.mjs --list-models` 查询当前服务实际列出的 ID。
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```powershell
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Copy-Item .\.env.example .\.env
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```
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拆件提示词明确要求保留参考图的原始姿态、左右方向、遮挡关系和非对称结构,禁止镜像、拉直和生成对称备件。图片接口对 429/5xx 会自动重试 3 次;使用新输出目录即可重新生成,旧目录可用 `--resume` 复用已生成的拆件图。
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编辑 `.env`:
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正式运行默认尝试 3 个通用拆件提示词变体,分别按“严格姿态保持”“Spine 生产拆件”“技术 ground truth”描述同一要求;脚本按前景部件数量选择最接近完整角色的一份。可用 `--attempts 1` 关闭多候选尝试。
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```dotenv
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VECTOR_ENGINE_BASE_URL=https://router.genarrative.world/v1
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VECTOR_ENGINE_API_KEY=你的令牌
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## 运行
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# 可选:覆盖配置文件中的默认模型
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SPINE_UNDERSTANDING_MODEL=deepseek-flash
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SPINE_COMPLETION_MODEL=qwen-image-3.0
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```bash
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node pipeline.mjs \
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--reference /absolute/path/character.png \
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--out-dir ./output/character-spine \
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--genielabs-dir /absolute/path/spine-animation-ai \
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--env-file /absolute/path/.env \
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--image-model qwen-image-3.0 \
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# 当前只记录 checkpoint;SAM 推理尚未接入
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SAM_MODEL_DIR=F:/Study/sam3.1
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```
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模型 ID 会原样发送给中转站,不进行隐式别名转换。不要把 API Key 写进 JSON 配置或提交到版本库。
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### Python 与外部项目
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运行第一阶段不需要 Python。
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只有旧版拆件和 Spine 导出流程需要:
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- Python 3;
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- `Pillow`、`numpy`、`opencv-python`;
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- 相邻目录中的 `spine-animation-ai` 项目。
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安装旧流程依赖:
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```powershell
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python -m venv .venv
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.\.venv\Scripts\Activate.ps1
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python -m pip install -r .\requirements.txt
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```
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`spine-animation-ai` 是外部只读依赖,使用时需要遵守其 PolyForm Noncommercial 许可证。
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## 常用命令
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以下命令默认在 `AI_spine` 目录运行。
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### 查询中转站模型
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```powershell
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node .\tools\model-check.mjs --list-models
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```
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### 检查本地配置
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不请求模型,也不生成付费内容:
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```powershell
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node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
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--config .\configs\deepseek-qwen.json `
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--reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
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--dry-run
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```
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### 使用 DeepSeek Flash 理解角色结构
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当前已验证可用的配置是 `deepseek-flash + chat-completions + stream=false`:
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```powershell
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node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
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--config .\configs\deepseek-qwen.json `
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--reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
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--out-dir .\output\sombrero-understand-deepseek `
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--stop-after understand
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```
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重点检查输出目录中的:
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- `report.html`:人工复核页面;
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- `semantic-parts.json`:后续 SAM 阶段的正式输入;
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- `validation.json`:本地结构校验结果;
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- `manifest.json`:模型、输入、代码版本和产物记录。
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### 使用 GPT-6 Astra 做对照实验
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```powershell
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node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
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--config .\configs\astra-qwen.json `
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--reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
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--out-dir .\output\sombrero-understand-astra `
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--stop-after understand
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```
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当前中转站的 Astra 通道要求 Responses 协议和流式响应。若中转站返回 overloaded,应使用新的输出目录稍后重试。
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### 临时覆盖理解模型
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```powershell
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node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
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--config .\configs\deepseek-qwen.json `
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--understanding-model YOUR_EXACT_MODEL_ID `
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--understanding-protocol chat-completions `
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--stream false `
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--reference .\reference.png `
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--out-dir .\output\model-experiment `
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--stop-after understand
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```
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每组模型实验应使用独立的输出目录,避免覆盖对照结果。只有输入、配置、代码和产物哈希全部一致时,才可以通过 `--resume` 复用结果。
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### 测试图片补全接口
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此命令只验证图片编辑适配器并保存原始候选,不代表补全部件已经验收通过:
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```powershell
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node .\tools\model-check.mjs --stage completion `
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--image .\local-part.png `
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--prompt-file .\task.txt `
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--out-dir .\output\qwen-edit-test `
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--completion-model qwen-image-3.0
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```
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### 运行旧版完整管线
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```powershell
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node .\pipeline.mjs `
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--reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
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--out-dir .\output\legacy-character `
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--genielabs-dir ..\spine-animation-ai `
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--image-model qwen-image-3.0 `
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--attempts 1 `
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--animations idle,walk,wave
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```
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脚本会依次执行:
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旧流程依赖生成式拆件与传统 CV 定位,对低纹理、低分辨率和生成后外观变化较大的角色不稳定。其输出应通过 `assembled.png` 和 `preview-rigged.html` 人工检查后再导入 Spine。
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1. VectorEngine 图片编辑,生成白底拆件工作图;
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2. OpenCV 连通域拆件,输出透明部件 PNG;
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3. 默认调用 Genielabs `position_parts.py`,使用 SIFT/RANSAC、模板匹配回退和 z-order 计算把部件放回参考图;只有显式传入 `--layout-mode anchored` 才启用按画布锚点的保守回退;
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4. 生成 Spine 配置并运行 `build_spine_json.py`;
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5. 运行 `make_atlas.py` 和 `generate_spine_player.py`。
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### 运行测试
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为避免“部件爆炸”,定位后默认只保留 SIFT 高置信部件和模板匹配分数不低于 `0.3` 的部件,最多保留 18 个;可用 `--min-score`、`--max-parts` 调整。若模型仍输出多套角色,先删除输出目录重新生成,不要直接把低质量拆件导入 Spine。
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`matched` 依赖拆件图与参考图保持相同画风和可辨识纹理;低纹理部件会进入模板匹配回退,并进行白底归一化以避免透明像素产生 `NaN/inf`。`anchored` 只按拆件图的行布局做通用兜底,不应作为正式定位结果。
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旧流程的 Python 环境默认探测 `python`、`python3` 和项目 `.venv`;显式 `--python` 时只使用指定环境。要求导入 `cv2`、`PIL`、`numpy`。自动创建虚拟环境时区分 Windows 的 `Scripts/python.exe` 和 Unix 的 `bin/python`。新增的结构理解模式不需要 Python。
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脚本默认只读取本目录 `.env` 和当前 shell 环境,不会自动读取 Genarrative 的 secrets 文件。可以通过 `--env-file` 显式指定一个只在受控后端使用的环境文件。
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输出目录包含 `generated-parts-sheet.png`、`parts/`、`layout.json`、`assembled.png`、`skeleton.json`、`atlas/`、`preview.html` 和 `manifest.json`。`assembled.png` 是按同一 layout 坐标生成的静态 QA 合成图;自动结果是 region attachments,mesh、weights、IK、FFD 和骨骼语义仍需在 Spine 4.2 中校正。
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`preview.html` 现在显示参考图的真实姿态,适合确认形体是否正常;自动拆件结果放在 `preview-rigged.html`。这是因为参考图可能是左右不对称动作,不能用对称锚点强行还原,否则会出现手臂漂浮或错接。
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## 离线多 case 回归
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`run_case_matrix.py` 可以复用已经生成的多个拆件候选,不调用图片 API,只测试 Genielabs 定位和合成:
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```bash
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python run_case_matrix.py \
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--reference output/demo-character-final/source.png \
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--genielabs-dir /absolute/path/spine-animation-ai \
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--out-dir output/cases-matrix \
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--candidate final output/demo-character-final/parts \
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--candidate attempt1 output/demo-character-multi/candidates/attempt-1/parts \
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--candidate attempt2 output/demo-character-multi/candidates/attempt-2/parts
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```powershell
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npm test
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```
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每个 case 会输出 `layout.json`、`assembled.png` 和 `case-summary.json`,总报告为 `case-report.json`。当前回归中,`final`/`matched` 保留 9 个有效部件,前景 MAE 约 17.68;`attempt1` 只有 7 个部件且出现手臂误拆,MAE 30.28;`attempt2` 有 15 个部件但包含重复/漂浮部件,MAE 27.59。默认候选选择和重叠过滤会优先保留 `final`/`matched` 这类结果。
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Genielabs 以外部只读目录引用,需遵守其 PolyForm Noncommercial 许可证。生产集成时应把输出上传对象存储,只向前端返回 object key 或 asset object id。
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## 外部参考角色
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已下载 5 个 Kenney CC0 参考素材到 `references/characters/`,可直接作为下一轮图片拆件的 `--reference` 输入;来源、许可证和 SHA-256 见 [references/index.json](references/index.json),原始包及许可证文件见 `references/external/`。缩略图对比见 [references/characters/contact-sheet.jpg](references/characters/contact-sheet.jpg)。
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测试使用本地 mock HTTP 服务或注入响应,不调用真实付费模型。
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@@ -0,0 +1,344 @@
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# 第一阶段:视觉 LLM 角色结构理解
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第一阶段把单张角色参考图转换为结构化的语义部件计划,供后续 SAM 分割、遮挡补全和 Spine 骨骼生成使用。
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本阶段只做角色结构理解和粗标注,不生成精确 mask、透明拆件 PNG 或补全后的隐藏部件。
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## 1. 输入、输出与执行链路
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输入是一张完整的 PNG 角色参考图。核心输出是 <code>semantic-parts.json</code>,其中记录:
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- 角色由哪些可动部件组成;
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- 每个部件的语义名称;
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- 部件之间的运动父子关系;
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- 部件之间的视觉遮挡关系;
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- 可见、部分可见或完全隐藏状态;
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- 可见区域粗框、预计关节位置和 SAM 提示点;
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- 是否需要在第三阶段补全;
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- 模型对判断结果的自报置信度。
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整体执行链路:
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~~~text
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角色原图
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↓
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读取模型配置、提示词和输出 Schema
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↓
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构造视觉 LLM 请求
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↓
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DeepSeek Flash / GPT-6 Astra
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↓
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提取模型返回的 JSON 文本
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↓
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Schema 校验和部件关系校验
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↓
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semantic-parts.json
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↓
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生成 annotated.svg 和 report.html
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↓
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人工复核后交给 SAM 分割阶段
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~~~
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## 2. 命令入口
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示例:
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~~~powershell
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node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
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--config .\configs\deepseek-qwen.json `
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--reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
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--out-dir .\output\sombrero-understand-deepseek `
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--stop-after understand
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~~~
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第一步由以下两个文件负责:
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1. [pipeline.mjs](../pipeline.mjs) 检测 <code>--mode annotated-parts</code>,把命令转交给新管线,不进入旧版“生成拆件图 → CV 定位”流程。
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2. [tools/model-check.mjs](../tools/model-check.mjs) 解析参数、加载配置、应用命令行覆盖、检查输入并调用 <code>runUnderstanding()</code>。
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## 3. 配置解析
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当前提供两组实验配置:
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| 配置 | 理解模型 | 协议 | 流式 |
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| --- | --- | --- | --- |
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| [configs/deepseek-qwen.json](../configs/deepseek-qwen.json) | <code>deepseek-flash</code> | <code>chat-completions</code> | <code>false</code> |
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| [configs/astra-qwen.json](../configs/astra-qwen.json) | <code>gpt-6-astra</code> | <code>responses</code> | <code>true</code> |
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[lib/config.mjs](../lib/config.mjs) 负责读取:
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- JSON 配置文件;
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- 项目 <code>.env</code> 或 <code>--env-file</code>;
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- 当前 shell 环境变量;
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- 模型、协议、输出模式、超时和重试设置;
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- 阶段提示词;
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- SAM checkpoint 路径。
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模型选择优先级:
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~~~text
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命令行 --understanding-model
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> stage.model
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> SPINE_UNDERSTANDING_MODEL
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> stage.default_model
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~~~
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Shell 环境变量优先于 <code>.env</code>。模型 ID 会原样传给中转站,不做隐式别名转换。
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配置中的 <code>params</code> 不能覆盖模型、消息体、输入、流式选项和认证字段,避免实验配置改变基础请求语义或泄漏密钥。
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## 4. 读取参考图
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[lib/images.mjs](../lib/images.mjs) 读取参考图,并得到:
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- 原始文件字节;
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- MIME 类型;
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- 图片宽高;
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- SHA-256;
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- 模型请求使用的 Base64 Data URL。
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本阶段要求参考图为 PNG。实际提交给模型的输入会原样复制为输出目录中的 <code>source.png</code>,不缩放、不裁剪。
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## 5. 理解提示词
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提示词位于 [prompts/understand-v1.txt](../prompts/understand-v1.txt),要求视觉 LLM:
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- 保留角色原始姿势、朝向和不对称性;
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- 仅在独立运动有意义且图像支持时拆分部件;
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- 区分运动父子关系和视觉遮挡关系;
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- 使用完整画布的归一化坐标;
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- 输出粗框、预计关节和 SAM 提示点;
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- 不把粗框声称为像素级 mask;
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- 不凭空创造没有视觉证据的隐藏肢体或附件;
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- 将不确定性和假设写入 <code>notes</code>。
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请求适配器还会附加原图画布尺寸和完整 JSON Schema,并要求模型只返回符合 Schema 的 JSON。最终提示词副本保存在 <code>prompt.txt</code>。
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## 6. 输出数据契约
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结构定义位于 [schemas/semantic-parts.schema.json](../schemas/semantic-parts.schema.json)。顶层格式:
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~~~json
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{
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"schema_version": 1,
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"coordinate_space": "normalized_xy_top_left",
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"parts": [],
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"notes": []
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}
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~~~
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每个部件包含:
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| 字段 | 含义 |
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| --- | --- |
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| <code>id</code> | 稳定、唯一的小写 ASCII 部件 ID |
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| <code>semantic</code> | 部件语义说明 |
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| <code>parent</code> | 运动层级中的父部件;<code>null</code> 表示未来挂到 root |
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| <code>visibility</code> | <code>visible</code>、<code>partial</code> 或 <code>hidden</code> |
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| <code>bbox_norm_xyxy</code> | 可见区域粗框 <code>[xmin, ymin, xmax, ymax]</code> |
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| <code>pivot_norm</code> | 预计的关节或连接点 |
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||||
| <code>positive_points_norm</code> | 后续 SAM 的正提示点 |
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| <code>negative_points_norm</code> | 后续 SAM 的负提示点 |
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||||
| <code>occluded_by</code> | 视觉上遮挡当前部件的其他部件 |
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| <code>needs_completion</code> | 是否需要补全不可见区域 |
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||||
| <code>confidence</code> | LLM 自报置信度,范围 0~1 |
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||||
所有坐标都以完整画布左上角为原点并归一化到 0~1。例如:
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~~~json
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||||
"bbox_norm_xyxy": [0.36, 0.36, 0.70, 0.62]
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||||
~~~
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||||
对应像素坐标:
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~~~text
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xmin = canvas_width × 0.36
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ymin = canvas_height × 0.36
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||||
xmax = canvas_width × 0.70
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||||
ymax = canvas_height × 0.62
|
||||
~~~
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||||
## 7. 构造视觉模型请求
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[providers/vision.mjs](../providers/vision.mjs) 根据配置选择请求格式。
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### Chat Completions
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DeepSeek Flash 使用:
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~~~text
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POST /v1/chat/completions
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~~~
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一个用户消息中同时包含文本提示词、画布尺寸、Schema 和采用 Data URL 编码的角色原图。
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### Responses
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GPT-6 Astra 使用:
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||||
~~~text
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POST /v1/responses
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||||
~~~
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适配器把同一任务转换成 <code>input_text</code> 和 <code>input_image</code> 格式,因此模型业务逻辑与具体 API 协议保持分离。
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<code>output_mode</code> 支持:
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- <code>text-json</code>:通过提示词约束 JSON,再在本地严格校验;
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- <code>json-object</code>:中转站确认支持后使用 JSON Object 模式;
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- <code>json-schema</code>:中转站确认支持后使用 Structured Outputs。
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当前已验证的 DeepSeek 配置使用 <code>text-json</code>。
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## 8. 中转站通信
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[providers/http.mjs](../providers/http.mjs) 负责:
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- 拼接 base URL 和协议路由;
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- 添加 Bearer Authorization;
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- 控制请求超时;
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- 对明确的 HTTP 429 和 5xx 有限重试;
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- 解析普通 JSON 或完整 SSE;
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- 拒绝被截断的流式响应;
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- 记录请求 ID、模型、token、耗时和尝试次数;
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- 从错误信息和落盘文件中脱敏 API Key。
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超时或网络中断不会自动重试,因为服务端可能已经执行并计费。失败时会尽量生成 <code>response.error.json</code>,保存脱敏后的状态码、响应片段或网络错误码。
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## 9. 提取与校验模型结果
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[providers/vision.mjs](../providers/vision.mjs) 从不同协议的响应中提取模型文本,并拒绝:
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- 模型 refusal;
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- 非正常 <code>finish_reason</code>;
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- 未完成的 Responses 状态;
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- 没有结构理解文本的响应。
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提取后的内容保存在 <code>response.txt</code>。
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[lib/validate-parts.mjs](../lib/validate-parts.mjs) 首先去掉模型可能添加的 Markdown JSON 代码块,然后执行 JSON 解析和两层本地校验。
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### Schema 校验
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- 必填字段是否齐全;
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- 类型与枚举是否正确;
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- ID 格式是否合法;
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- 坐标和置信度是否在 0~1;
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- 部件数量是否在 1~64;
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- 是否出现未知字段。
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### 结构语义校验
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- 部件 ID 不能重复;
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- <code>parent</code> 和 <code>occluded_by</code> 必须引用已有部件;
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- 部件不能引用自己;
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- 父子关系和遮挡关系不能形成环;
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- 可见部件必须具有正面积 bbox;
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- 可见部件必须至少有一个正提示点;
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- 正提示点必须位于 bbox 内;
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- 完全隐藏部件必须没有可见框和正点,并设置 <code>needs_completion=true</code>;
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- 自报置信度低于 0.6 时产生人工复核警告。
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校验结果写入 <code>validation.json</code>。只有校验通过时才会写出正式的 <code>semantic-parts.json</code>。
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## 10. 可视化与人工复核
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[lib/report.mjs](../lib/report.mjs) 将结构理解结果叠加到原图:
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- 彩色矩形:模型预测的可见区域粗框;
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- 实心圆:SAM 正提示点;
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- 空心圆:部件 pivot;
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- 虚线:当前部件到父部件的关系;
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- 文本:部件 ID。
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它会生成:
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- <code>annotated.svg</code>:可缩放的原图标注;
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- <code>report.html</code>:包含标注图、校验结果、部件表、模型说明和请求元数据的自包含检查页。
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<code>status=completed</code> 只表示请求、解析和本地校验完成。成功结果仍设置 <code>quality_status=needs_review</code>,因为结构合法不等于语义和框位置一定正确。
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人工复核至少应检查:
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1. 是否遗漏身体、头部或关键肢体;
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2. 左右肢体是否符合画面方向;
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3. 是否过度拆分面部或服饰细节;
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4. 父子关系能否支持预期动画;
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5. 遮挡关系是否与原图一致;
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6. bbox 和提示点是否落在正确部件上;
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7. <code>needs_completion</code> 是否覆盖确实需要补全的部分。
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## 11. 阶段调度与实验留档
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[stages/model-stage.mjs](../stages/model-stage.mjs) 是第一阶段总调度器:
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~~~text
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读取图片
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→ 计算输入、Schema、配置和代码指纹
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→ 创建运行目录
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→ 保存输入、提示词和请求摘要
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→ 调用视觉 LLM
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→ 保存原始响应和请求元数据
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→ 提取并校验 JSON
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→ 保存正式语义结果
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→ 生成标注和检查报告
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→ 更新 manifest
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~~~
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[lib/run-artifacts.mjs](../lib/run-artifacts.mjs) 负责输出目录、恢复校验、产物哈希和最终状态。
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<code>--resume</code> 只在原图、模型、协议、参数、提示词、Schema、相关源代码和已有产物全部一致时复用结果。不同模型或提示词实验应使用不同输出目录。
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## 12. 输出文件
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| 文件 | 作用 |
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| <code>source.png</code> | 模型实际看到的原始输入副本 |
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| <code>prompt.txt</code> | 本次解析后的阶段提示词 |
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| <code>request.json</code> | 可复现实验的请求摘要,不包含 API Key 或完整 Base64 请求体 |
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| <code>response.raw.json</code> | 中转站原始成功响应 |
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| <code>response.txt</code> | 从协议响应中提取的模型文本 |
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| <code>request-metadata.json</code> | 请求模型、返回模型、request ID、usage、耗时、次数和 wire format |
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| <code>validation.json</code> | Schema 与结构语义校验结果 |
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| <code>semantic-parts.json</code> | 校验通过后的正式结构理解结果 |
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| <code>annotated.svg</code> | 原图上的粗框、pivot、提示点和父子连线 |
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| <code>report.html</code> | 用于人工语义复核的综合页面 |
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| <code>manifest.json</code> | 状态、配置、输入哈希、代码版本、SAM 信息和全部产物哈希 |
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| <code>response.error.json</code> | HTTP、SSE 或网络失败时的脱敏诊断信息;成功时不存在 |
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<code>request.json</code> 是请求身份摘要,不等同于线上发送的完整 HTTP body。图片内容单独保存在 <code>source.png</code>,密钥不会写入产物。
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## 13. 代码职责索引
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| 文件 | 职责 |
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| --- | --- |
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| [pipeline.mjs](../pipeline.mjs) | 顶层入口;把 annotated-parts 模式转发到新管线 |
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| [tools/model-check.mjs](../tools/model-check.mjs) | CLI 参数解析、配置解析入口、模型列表和阶段分发 |
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| [configs/deepseek-qwen.json](../configs/deepseek-qwen.json) | DeepSeek 理解 + Qwen 补全实验预设 |
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| [configs/astra-qwen.json](../configs/astra-qwen.json) | Astra 理解 + Qwen 补全实验预设 |
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| [prompts/understand-v1.txt](../prompts/understand-v1.txt) | 第一阶段任务约束 |
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| [schemas/semantic-parts.schema.json](../schemas/semantic-parts.schema.json) | 第一阶段输出数据契约 |
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| [lib/config.mjs](../lib/config.mjs) | JSON、环境变量和阶段配置解析 |
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| [lib/images.mjs](../lib/images.mjs) | 图片读取、格式识别、尺寸、哈希和 Data URL |
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| [providers/vision.mjs](../providers/vision.mjs) | Chat Completions/Responses 请求构造与文本提取 |
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||||
| [providers/http.mjs](../providers/http.mjs) | HTTP、认证、超时、重试、SSE、元数据和脱敏 |
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| [lib/validate-parts.mjs](../lib/validate-parts.mjs) | JSON 解析、Schema 校验和关系校验 |
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| [lib/report.mjs](../lib/report.mjs) | SVG 标注和 HTML 检查报告 |
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| [lib/run-artifacts.mjs](../lib/run-artifacts.mjs) | 输出目录、恢复校验、状态和产物哈希 |
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||||
| [stages/model-stage.mjs](../stages/model-stage.mjs) | 第一阶段总调度与失败处理 |
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## 14. 当前边界与下一阶段接口
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第一阶段输出的是语义计划,而不是分割结果:
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~~~text
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视觉 LLM 输出
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= 部件语义 + 层级 + 遮挡 + 粗框 + 提示点
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视觉 LLM 不输出
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= 可信的像素 mask + 透明拆件 + 隐藏区域补全 + 最终骨骼
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~~~
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下一阶段应读取 <code>semantic-parts.json</code>,把每个可见或部分可见部件的粗框和正负提示点转换为像素坐标,再交给 SAM 3.1 生成候选 mask。
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<code>manifest.json</code> 当前只记录 SAM checkpoint 是否存在,<code>runtime_status</code> 仍为 <code>not_integrated</code>,不会加载权重或占用 GPU。
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Reference in New Issue
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