04 生成与质检

1. 风格配置

id: pet.renaissance_noble
subject: pet
name: {en: "Renaissance Noble", zh: "文艺复兴贵族"}
gateway_task: pix.pet_portrait
prompt_template: |
  Transform the {species} in the reference photos into a Renaissance oil portrait of a noble,
  wearing {outfit}. Keep the exact fur colors, markings, eye color, ear shape and face
  proportions of this specific {species}. Plain dark background, museum lighting.
variables:
  outfit: ["a velvet cloak with a gold chain", "a lace collar and military jacket"]   # 每张随机取一个
judge_rubric: pet_identity_v1
allowed_skus: [digital_hd, canvas_8x10, canvas_12x16, canvas_16x20, poster_18x24, mug_11oz, blanket_50x60]

• {species} 由上传检查时识别出的主体自动填入（dog / cat / …）
• 一轮生成 4 张：每张使用不同的变量组合，保证多样性

2. 预览生成流程

1. 取会话里已通过检查的 1~3 张照片
2. 网关.image_edit(task, images, prompt_i) × 4（并发）
3. 网关.vision_judge 逐张打分（见第 3 节）
4. 通过的图 → 生成带水印的展示图；不通过的 → 补生成
5. 凑够 4 张通过的图（最多补 2 轮，即最多生成 12 张）
6. 仍不够 4 张：有 ≥ 2 张就先展示；0~1 张 → 会话进入 failed，提示换照片（不消耗重新生成次数）

• 生成的原图分辨率 ~1024 级别，只存私有路径；客户只能看到水印图
• 付款前不做放大

3. 视觉打分（取代 v1 的人脸模型质检）

一次调用对"客户原图 + 候选图"一起打分，要求返回 JSON：

{
  "same_subject": 0.86,        // 是不是同一只宠物 / 同一个人（0~1）
  "markings_match": 0.8,       // 花纹、毛色、眼睛颜色是否一致（宠物）
  "anatomy_ok": true,          // 有没有多余的腿、畸形的眼睛、融化的脸
  "style_match": 0.9,          // 是否符合风格要求
  "unsafe": false,
  "text_artifacts": false,     // 是否出现乱码文字
  "notes": "..."
}

通过条件（按风格可以调整）：same_subject ≥ 0.75、markings_match ≥ 0.7（宠物）、anatomy_ok、!unsafe、!text_artifacts。

4. 保真度测试（风格上线前必须通过）

• 测试集：20 只宠物（纯色、双色、复杂花纹、长毛、猫狗各半），每只 3 张照片
• 对每种风格 × 每个候选模型各跑一轮
• 指标：视觉打分通过率、客户视角的"像"（开发阶段人工抽看 20%）
• 通过标准：首轮 4 张中至少有 3 张通过的比例 ≥ 80%
• 同一种风格的不同模型分别打分，最高的设为首选，其次为备选

5. 老照片修复

上传 → 检查（是否有人脸、分辨率、是否黑白）
  → 网关.image_edit(task="pix.restore")，一次两个版本：
      保守版：只去划痕、去噪、轻度修复人脸
      增强版：修复 + 上色（黑白照）+ 细节增强
  → 网关.vision_judge(rubric="restore_identity")：修复后的人是否还像原图里的人、有没有凭空多出的人或物
  → 不通过的版本自动重做 1 次；仍不通过则只展示通过的那个版本

• 页面固定说明："修复结果是 AI 推测，不是真实还原"
• 如果使用自部署的开源修复模型，必须是许可证允许商用的（例如 GFPGAN、Real-ESRGAN；不用 CodeFormer）

6. 印刷文件

需要像素 = 印刷尺寸（英寸）× 300，再加上出血

1. 取选中预览的原图
2. 放大：网关.upscale（或自部署的 Real-ESRGAN），放大到 ≥ 需要像素
3. 按 SKU 的比例智能裁切（保证主体在安全区内：用主体检测框确定裁切中心）
4. 加出血；转换为 sRGB；写入 300 DPI 元数据
5. 加隐式 AI 标识；电子版另加显式角标（位置和大小可配置）；实物不加显式角标，在商品页和包装卡片上披露 AI 生成
6. 上传到私有路径 print/，供代发平台下载（带时效的签名链接）；设置 retain_until = 签收后 45 天（签收时间未知时先按下单后 75 天设置，收到签收事件后更正），售后重印直接复用

电子版是否在图上加显式角标，需要对照《人工智能生成合成内容标识办法》对"下载、导出"场景的要求。国内版必须加；海外版至少要写入隐式标识，并在页面上披露。

7. 成本控制