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# 图像生成（管理端「AI 生成图片」）：provider 必填项缺失时生成接口返回「图像生成服务未配置」
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imageGen:
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provider: localai # dashscope | localai
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baseUrl: "http://192.168.3.210:18080" # localai 必填：训练机 local-ai 地址（/v1/images/generations）
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model: z-image-turbo # localai 上加载的模型名；dashscope 用 qwen-image-3.0
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baseUrl: "http://localhost:8080" # localai 必填：训练机 local-ai 地址（/v1/images/generations）
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model: flux2-klein # localai 上加载的模型名；dashscope 用 qwen-image-3.0
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apiKey: "" # dashscope 必填：DashScope API Key
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timeoutSeconds: 600 # 每张生成超时（默认 120；z-image-turbo 首次加载含模型入显存，稳态秒级~分钟级）
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# 通用提示词模板（管理端填「动物名称」时启用，每张随机取池组装）：{species} 优先用表单填写的名称，
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# 未填则按数据集名取 speciesByDataset 池（再未配置直接用数据集名）；{count} 为数量词（固定 "1只"，每张仅 1 个目标；原表单
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# 数量选择已取消）；{scene}/{action}/{light} 池内随机；{tone} 为物种轮廓色词（默认深色，白化个体配浅色）；
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# 物种只写名字不写羽毛细节（细节会把镜头拉近，详见技术设计）。不带拍摄角度描述（2026-08-28）：
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# 角度描述会与目标位置耦合，仰拍使贴地目标沉底、固定俯拍构图单一——交由模型平视先验自由构图，
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# 目标自然落在中部/上部
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poolSize: 1 # 生成任务并发度（z-image 显存独占，默认 1）
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# 通用提示词模板：{species} 取数据集 gen_species（单值，空回退数据集名）；{count} 为数量词
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# （固定 "1只"，每张仅 1 个目标；原表单数量选择已取消）；{scene}/{action}/{light} 池内随机
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# （scene/action/occlusion 从数据集表 gen_scenes/gen_actions/gen_occlusions 池随机，无 config 兜底）；
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# {tone} 取数据集表 gen_tone（默认深色，白化个体配浅色）；{sizeHint} 按数据集表 gen_heights 站高与
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# 表单距离算出像素占比。物种只写名字不写羽毛细节（细节会把镜头拉近，详见技术设计）。不带拍摄角度
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# 描述（2026-08-28）：角度描述会与目标位置耦合，仰拍使贴地目标沉底、固定俯拍构图单一——
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# 交由模型平视先验自由构图，目标自然落在中部/上部
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promptTemplate: "野外大远景实拍：广角镜头下{scene}，{distanceWord}有且仅有{count}{species}的小小身影{sizeHint}在{action}，{occlusion}，{species}离镜头很远，只是很小的{tone}轮廓，隐约可辨，画面绝大部分是{scene}，没有任何靠近镜头的动物，{light}，写实野外摄影，真实照片质感"
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speciesByDataset: # 数据集名 → 物种池（表单未填动物名称时随机取一个）
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鸽子: [家鸽,火斑鸠,虎纹斑鸠,珠颈斑鸠,灰斑鸠]
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雉鸡: [雉鸡,白雉鸡]
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兔子: [兔子]
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鸭子: [野鸭]
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鹌鹑: [鹌鹑]
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speciesTone: # 物种轮廓色词（模板 {tone} 占位，未配置默认深色）：远景小目标深色剪影易辨，
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# 白化个体（白雉鸡）用「深色轮廓」描述与白色羽毛矛盾，须配浅色
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白雉鸡: 浅色
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scenes: # 环境场景池（统一远景原则：每条含开阔/延伸向远方/地平线元素，
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# 把地平线推开、消除近拍暗示；同一短语在模板中出现两次，须两处都读得通）
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- "一望无际的玉米地，玉米秆两米多高，田间土路和田埂延伸向地平线"
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- "一望无际的金黄麦茬田，收割后一直铺到地平线"
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- "乡村土路穿过广阔的农田伸向远方，路边杂草丛生"
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- "广阔的农田和道路延伸向远方，一根细电线横贯画面远处"
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- "广阔田野间一棵高大的树，四周的农田一直延伸到地平线"
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- "村边开阔的打谷场延伸向远方，尽头是零星的农舍"
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- "收割后的稻茬田一望无际，铺向远处的村庄"
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- "果树成行的果园延伸向远方，树下是剪短的草地"
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- "开阔的沙石滩地和蜿蜒的乡间水渠延伸向远处的田野"
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- "长满枯黄荒草的田埂和弃耕地延伸向远方"
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actions: [觅食, 走动啄食, 低头啄食, 踱步, 停落休憩]
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lights: [清晨柔和阳光, 正午明亮天光, 傍晚金色斜阳, 阴天柔和散射光]
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sceneByDataset: # 数据集名 → 场景池（按动物习性配置，未配置的数据集回退通用 scenes；
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# 每条仍含「延伸向远方」元素，且同一短语在模板中出现两次须两处都读得通）
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雉鸡:
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- "田边茂密的草丛和矮灌丛连绵延伸到远方"
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- "荒草坡和灌木丛连成一片，一直铺向远处地平线"
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- "收割后的农田边缘杂草丛生，矮灌丛点缀延伸到远方"
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- "稀疏灌木点缀的草坡，一直延伸到远处的林地边缘"
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兔子:
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- "枯黄的草坡和荒草地一直延伸到远方"
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- "弃耕地和田埂长满野草，延伸向远处的林地"
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- "草丛和矮灌丛交错的荒地，向远处延展"
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鸭子:
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- "宽阔的池塘水面延伸到远方，岸边芦苇丛生"
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- "水田和浅滩连成一片，水面延伸到远处"
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- "河湖水面平展到远方，岸边是泥滩和杂草"
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鹌鹑:
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- "茂密草丛的田野，草层延伸到远方"
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- "稻茬田边草丛和荒地相连，延伸向远处"
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actionByDataset: # 数据集名 → 动作池（按动物习性；动作词不得以「在/于」开头，模板为「在{action}」）
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雉鸡: [低头啄食, 草丛中觅食, 踱步, 停歇理羽, 警觉张望]
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兔子: [低头啃食草叶, 警觉地竖起耳朵, 小步跳跃前行, 蹲坐不动, 啃食草叶]
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鸭子: [缓缓游动于水面, 低头潜入水中觅食, 水面梳理羽毛, 缓慢划水前行, 岸边泥滩觅食]
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鹌鹑: [低头啄食, 草丛间觅食, 小步疾走, 停歇不动]
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# 遮挡描述池（模板 {occlusion} 占位，插在「在{action}」之后）：身体完全暴露的个体对识别/标注训练
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# 无意义，每张必取一条（全池覆盖轻~重遮挡，程度随机）；遮挡物多样（杂草/树叶/枝条等），须与场景自洽
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occlusions: # 通用遮挡池（未配置 occlusionByDataset 的数据集回退此池）
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- "身体部分被前景的杂草遮挡"
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- "大半个身体隐入草丛，只露出头背"
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- "身体被身前的杂草枝条半遮半掩"
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- "只有头背部从茂密草丛中露出"
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- "身体部分被低垂的树叶和枝条遮挡"
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- "大半个身体隐在枝叶间，只露出头背"
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occlusionByDataset: # 数据集名 → 遮挡池（按动物习性与场景配置；未配置回退通用 occlusions）
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雉鸡:
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- "身体部分被前方的草丛和矮灌丛遮挡"
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- "大半个身子隐入灌丛枝叶间，只露出头颈"
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- "身体被身前的枯草丛半遮半掩"
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- "只有头背部从密草丛中露出"
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- "身体藏在树影下，被垂落的树叶半遮"
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兔子:
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- "身体部分被荒草遮挡，只露出头部"
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- "大半身体隐入草丛，一对长耳竖在草尖上方"
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- "身体被身前的枯黄野草半掩"
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- "身体部分被林缘的树叶和枝条遮挡"
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鸭子:
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- "身体部分隐入岸边芦苇丛中"
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- "半身没入水面，只露出头背"
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- "身体被岸边的芦苇和杂草半遮"
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- "身体部分隐入岸边垂落的枝叶间"
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鹌鹑:
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- "身体隐在密草丛中，只露出头部"
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- "大半身体藏进草丛，隐约只见头和背部"
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- "身体藏在草叶和落叶之间，只露出头部"
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# 目标尺寸提示（sizeHint）：按「体高 × focalPx ÷ 表单距离」算出目标在图中的像素高与占比，
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# 注入模板 {sizeHint}——把「厘米」换算成「米」再参与投影公式；focalPx = 图高/2 ÷ tan(vfov/2)
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# 注入模板 {sizeHint}——把「厘米」换算成「米」再参与投影公式；focalPx = 图高/2 ÷ tan(vfov/2)；
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# 站高取数据集表 gen_heights（创建数据集时 VLM 生成，界面不维护，代码/配置不硬编码）
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assumedVfovDeg: 52 # 镜头垂直视场角(度)，固定为手机默认主摄（2026-08-28 用户定案；
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# 曾随机 [15,90]、曾试超广角 90，均已否决）；体高按物种查 speciesHeights
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speciesHeights: # 物种站高(厘米，垂直尺度：鸟=脚底到头顶、兽=蹲坐高度)；
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# 与「高度」像素描述及检测框高(≈站高)自洽，勿用体长（体长是水平尺度）；
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# 未配置的物种代码兜底 35cm
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家鸽: 20
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珠颈斑鸠: 20
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灰斑鸠: 18
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火斑鸠: 15
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虎纹斑鸠: 18
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雉鸡: 55
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白雉鸡: 55
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兔子: 35
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野鸭: 35
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鹌鹑: 12
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# 曾随机 [15,90]、曾试超广角 90，均已否决）
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# 训练通道（并发度 1：GPU 独占，同时仅一个 running 任务）：
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# mode=subprocess 训练机与服务器同机；mode=ssh 异机（训练脚本/数据集经 ssh 通道同步）
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training:
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mode: ssh # subprocess | ssh
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ssh:
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host: "192.168.3.210" # 训练机地址（mode=ssh 必填）
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# host: "192.168.3.210" # 训练机地址（mode=ssh 必填）
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host: "192.168.3.210"
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user: "root"
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port: 22
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privateKeyPath: "" # 私钥路径与 password 二选一
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@@ -167,7 +83,8 @@ localAi:
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confConfirmed: 0.2 # 高于此视为确认(class 0)，否则疑似(class 1)
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overlapThreshold: 0.3 # 重叠去重阈值（交叠/较小框面积，NMS 风格；RF-DETR 同目标常输出一大一小两框，minIoU 比 IoU 更能命中）
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inputSize: 700 # 提交前整图等比缩放最长边
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classNames: [pheasant, suspect] # 标注类别名（写入 data.yaml，随 result.json 存模型 labels）
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# 标注类别名（写入 data.yaml，随 result.json 存模型 labels）从数据集表取：
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# 第一类 = gen_species（空回退数据集名），第二类 = gen_classes（空回退 class0/class1）
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labelTask:
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# 预标注并发度（逐张调 RF-DETR，缺失或非法时回退默认值）
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Reference in New Issue
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