# AI Spine 角色拆件与动画管线 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。 当前正在实现的新管线分为三个核心阶段: 1. 视觉 LLM 输出语义、层级、骨骼/附件分类、遮挡、粗框和粗关节;程序用 Alpha 检查 ROI 并生成候选种子。 2. 使用 SAM 根据语义、粗框和程序候选生成 mask,经语义/几何检查后从原图提取可见像素。 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。 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。 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。 ## 文档 - [项目修改约定](AGENTS.md):每次修改都必须遵守,Python 固定使用 `ai-spine` Conda 环境。 - [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。 - [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。 ## 环境准备 ### Node.js 第一阶段要求 Node.js 20 或更高版本,以及下方 Python 几何依赖;没有额外 npm 运行时依赖。 ```powershell node --version conda run -n ai-spine npm test ``` ### 中转站配置 在项目目录复制环境变量模板: ```powershell Copy-Item .\.env.example .\.env ``` 编辑 `.env`: ```dotenv VECTOR_ENGINE_BASE_URL=https://router.genarrative.world/v1 VECTOR_ENGINE_API_KEY=你的令牌 # 可选:覆盖配置文件中的默认模型 SPINE_UNDERSTANDING_MODEL=deepseek-flash SPINE_COMPLETION_MODEL=qwen-image-3.0 # 当前只记录 checkpoint;SAM 推理尚未接入 SAM_MODEL_DIR=F:/Study/sam3.1 ``` 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。 ### Python 与外部项目 本项目固定使用 **Conda 环境 `ai-spine`**,不使用或创建 `.venv`。第一阶段的 Alpha 校验需要 Python 3、`Pillow`、`numpy`、`opencv-python`。 执行项目命令前先 `conda activate ai-spine`。Node 管线会检查 Python 属于该 Conda 环境;`--python` 也只能指定该环境的解释器。未激活环境或缺少依赖时会报错,不会自动创建环境或安装依赖。 旧版拆件和 Spine 导出还需要: - Python 3; - `Pillow`、`numpy`、`opencv-python`; - 相邻目录中的 `spine-animation-ai` 项目。 在 `AI_spine` 目录安装缺失的 Python 依赖(已满足版本要求的包会保留): ```powershell conda activate ai-spine python -m pip install -r .\requirements.txt ``` 不激活终端也可明确指定安装目标: ```powershell conda run -n ai-spine python -m pip install -r .\requirements.txt ``` 检查解释器和依赖: ```powershell conda run -n ai-spine python -c "import sys, cv2, PIL, numpy; print(sys.executable); print('Dependencies OK')" ``` `spine-animation-ai` 是外部只读依赖,使用时需要遵守其 PolyForm Noncommercial 许可证。 ## 常用命令 以下命令默认在 `AI_spine` 目录、已激活的 `ai-spine` Conda 环境中运行。自动化可使用 `conda run -n ai-spine node ...`。 ### 查询中转站模型 ```powershell node .\tools\model-check.mjs --list-models ``` ### 检查本地配置 不请求模型,也不生成付费内容: ```powershell node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts ` --config .\configs\deepseek-qwen.json ` --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png ` --dry-run ``` ### 使用 DeepSeek Flash 理解角色结构 当前已验证可用的配置是 `deepseek-flash + chat-completions + stream=false`: ```powershell node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts ` --config .\configs\deepseek-qwen.json ` --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png ` --out-dir .\output\sombrero-understand-deepseek ` --stop-after understand ``` 重点检查输出目录中的: - `report.html`:人工复核页面; - `semantic-parts.json`:v2 语义计划,包含 `rig_role`、`bind_to`、三项 `completion`; - `geometry-validation.json`:原始点诊断、框内前景比例、候选及阻塞原因; - `segmentation-prompts.json`:程序生成的 SAM 候选提示;模型原始正负点不会传入; - `validation.json`:本地结构校验结果; - `manifest.json`:模型、输入、代码版本和产物记录。 输入保留画布尺寸。已有透明背景直接保留 Alpha;不透明白底只移除与边界连通的近白区域。其他背景需先提供抠图 PNG。候选来自粗框内前景的距离变换,不能保证属于目标部件,仍需语义复核。关节点不会吸附到前景。 已有结果可离线检查,无需再次请求模型: ```powershell node .\tools\model-check.mjs ` --reference .\output\sombrero-understand-deepseek-flash\source.png ` --parts-file .\output\sombrero-understand-deepseek-flash\semantic-parts.json ` --out-dir .\output\sombrero-grounding-review ``` 旧版 v1 计划会保守迁移到 v2,迁移推断写入 notes,仍需复核;原文件不覆盖。 ### 使用 GPT-6 Astra 做对照实验 ```powershell node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts ` --config .\configs\astra-qwen.json ` --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png ` --out-dir .\output\sombrero-understand-astra ` --stop-after understand ``` 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。 ### 临时覆盖理解模型 ```powershell node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts ` --config .\configs\deepseek-qwen.json ` --understanding-model YOUR_EXACT_MODEL_ID ` --understanding-protocol chat-completions ` --stream false ` --reference .\reference.png ` --out-dir .\output\model-experiment ` --stop-after understand ``` 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。 ### 测试图片补全接口 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: ```powershell node .\tools\model-check.mjs --stage completion ` --image .\local-part.png ` --prompt-file .\task.txt ` --out-dir .\output\qwen-edit-test ` --completion-model qwen-image-3.0 ``` ### 运行旧版完整管线 ```powershell node .\pipeline.mjs ` --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png ` --out-dir .\output\legacy-character ` --genielabs-dir ..\spine-animation-ai ` --image-model qwen-image-3.0 ` --attempts 1 ` --animations idle,walk,wave ``` 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。 ### 运行测试 ```powershell conda run -n ai-spine npm test ``` 测试使用本地 mock HTTP 服务或注入响应,不调用真实付费模型。