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1
+ # Claude Code 垂直模型训练约束文件
2
+
3
+ ## 项目核心定义
4
+
5
+ ### 项目目标
6
+ 开发**全工艺螺钿产品设计**专用多模态垂直模型
7
+ - **训练侧**:覆盖全螺钿工艺体系(大漆、硬木、金属胎 × 贝母、银丝、朱砂等全材质)
8
+ - **输出侧**:偏重现代审美、工厂可落地、市场可接受的产品设计(2026商业导向)
9
+
10
+ ### 5大核心能力(按优先级)
11
+ 1. **高质量设计图生成**:准确输出符合工艺标准的螺钿产品设计
12
+ 2. **可复现性**:相同提示词能稳定生成相似质量结果
13
+ 3. **批量化生产**:支持快速生成系列化专业图片
14
+ 4. **工厂落地数据**:生成包含尺寸、工艺细节、材料说明的技术图纸
15
+ 5. **时效性审美**:结合2026国际时尚元素和IP热点(需外部信息支持)
16
+
17
+ ---
18
+
19
+ ## 工艺硬约束
20
+
21
+ ### 材质体系(训练侧:全工艺覆盖)
22
+
23
+ **胎体类型(三大体系)**:
24
+ | 体系 | 材质 | 特点 |
25
+ |------|------|------|
26
+ | 硬木胎 | 紫光檀、黑檀、红木、乌木 | 可量产主力,工厂友好 |
27
+ | 大漆胎 | 传统大漆木胎、脱胎 | 高端传统工艺,工时长 |
28
+ | 金属胎 | 铜胎、银胎、混合胎 | 现代感强,适合首饰类 |
29
+
30
+ **镶嵌材料(全材质)**:
31
+ - 贝母螺钿(厚螺钿/薄螺钿/砌螺钿)
32
+ - 银丝螺钿(拉丝、编丝、镶嵌线)
33
+ - 朱砂(填色、点缀)
34
+ - 金属箔片(金箔、银箔)
35
+ - 组合工艺(多材质混嵌)
36
+
37
+ **表面处理**:
38
+ - 抛光(硬木胎主流)
39
+ - 大漆涂装(传统大漆胎)
40
+ - 浅雕(≤3mm,装饰性线条)
41
+ - 阴刻填色(朱砂/金粉)
42
+
43
+ > 注意:**输出侧**仍以"现代审美 + 可量产"为方向,但模型需要理解全工艺语义,
44
+ > 才能在推理时准确判断工艺可行性与组合可能性。
45
+
46
+ ### 双轨训练策略(V2.1 落版)
47
+
48
+ | 轨道 | 内容 | 当前阶段 |
49
+ |------|------|---------|
50
+ | **core(主线)** | 硬木胎 + 贝母/银丝 | 优先训练,先稳定 |
51
+ | **extended(扩展)** | 大漆/金属胎/朱砂/组合 | core 稳定后按比例注入 |
52
+
53
+ **采样比例**:< 30张时 core:extended = 10:0;30-100张时 8:2;100张+ 可调至 7:3
54
+ **防回归**:extended 默认进 `reference_only/`,每轮训练保留独立 core 验证集
55
+
56
+ ### 设计约束
57
+ - **风格定位**:几何简化、剪影风格、现代审美
58
+ - **复杂度上限**:medium(不做overly intricate)
59
+ - **工时限制**:单品6-10小时(经济价值导向)
60
+ - **可量产性**:工厂标准化生产(非孤品艺术)
61
+
62
+ ### 美学锚点
63
+ - **核心术语**:
64
+ - `iridescence` (虹彩)
65
+ - `nacre` / `nacreous luster` (珍珠母/珍珠光泽)
66
+ - `inlay` (镶嵌)
67
+ - `geometric silhouette` (几何剪影)
68
+ - `minimalist craftsmanship` (简约工艺)
69
+
70
+ ---
71
+
72
+ ## 语言标准化规则
73
+
74
+ ### 映射逻辑(口语 → 专业术语)
75
+ 当处理用户输入的图片描述时,**必须**按以下规则转换:
76
+
77
+ | 用户输入(口语) | 标准化输出(训练用) |
78
+ |-----------------|---------------------|
79
+ | 彩色贝壳/闪光 | iridescent nacreous luster |
80
+ | 嵌进去/拼贴 | precise mosaic inlay craftsmanship |
81
+ | 黑底木头 | polished dark wood base (specify wood type) |
82
+ | 很现代/简单 | minimalist geometric / contemporary aesthetic |
83
+ | 剪影的马/哪吒 | [subject] silhouette motif in simplified form |
84
+
85
+ **参考文档**:`data/tags_mapping.json`(完整映射表)
86
+
87
+ ### 数据集生成规则
88
+ 1. 所有caption必须包含:材质 + 工艺 + 风格 + 主题 + 市场定位
89
+ 2. 中文描述(用户输入)和英文标准描述(训练用)分开存储
90
+ 3. 技术参数(尺寸、工时、成本)必填
91
+ 4. 每条数据必须标注`production_feasibility`(生产可行性)
92
+
93
+ ---
94
+
95
+ ## 硬件配置约束
96
+
97
+ - **GPU**: RTX 3070 Ti Laptop, 8GB VRAM
98
+ - **量化要求**: 严格执行 QLoRA 4-bit
99
+ - **训练策略**:
100
+ - LoRA rank=16, alpha=32
101
+ - Gradient Checkpointing 必须开启
102
+ - Batch size=1, Gradient accumulation=16
103
+ - Image size=512px(显存极限)
104
+
105
+ ---
106
+
107
+ ## 市场时效性策略(第5点解决方案)
108
+
109
+ ### 当前能力(Checkpoint 1-4)
110
+ 模型训练专注于:
111
+ - 螺钿工艺特征识别(材质、纹理、光泽)
112
+ - 几何简化设计逻辑
113
+ - 木胎基础产品类型(镜子、首饰盒、挂件等)
114
+ - 工厂技术参数生成
115
+
116
+ ### 时效性增强方案(第5点)
117
+ **两阶段策略**:
118
+
119
+ #### 阶段1:基础模型(当前训练)
120
+ - 训练数据:经典螺钿设计 + 2024-2026现有案例
121
+ - 能力:掌握材质特征、工艺约束、基础审美
122
+ - 输出:稳定的螺钿设计基础能力
123
+
124
+ #### 阶段2:时效性注入(推理时)
125
+ 通过**外部信息检索 + 提示词工程**实现:
126
+
127
+ ```
128
+ 实现方式:
129
+ 1. 用户提示词 → MCP GitHub搜索2026时尚趋势
130
+ 2. 提取关键元素(如"哪吒IP"、"京剧脸谱热潮")
131
+ 3. 将元素转��为符合螺钿工艺约束的设计指令
132
+ 4. 基础模型 + 时效性提示词 → 生成符合当下审美的设计
133
+ ```
134
+
135
+ **具体工具链**:
136
+ - **GitHub MCP**:实时查询LLaVA/Stable Diffusion社区的螺钿相关设计
137
+ - **Web Search**:抓取2026时尚品牌螺钿相关案例
138
+ - **动态提示词模板**:
139
+ ```
140
+ "Design a {product} in Luodian craft, incorporating 2026 trend: {current_IP/style},
141
+ using {material}, {complexity_level} design, market: {target_region}"
142
+ ```
143
+
144
+ ### 为什么这样设计?
145
+ - **基础模型**:确保工艺准确性(材质、技术不会过时)
146
+ - **动态注入**:确保审美时效性(IP、元素可随时更新)
147
+ - **分离关注点**:训练专注工艺,推理时注入趋势
148
+
149
+ ---
150
+
151
+ ## 数据标注Workflow
152
+
153
+ ### Step 1: 用户输入(口语化OK)
154
+ ```
155
+ 在VS Code或对话中输入:
156
+ "这是一个黑色木头小镜子,上面嵌了银色线条和彩色贝壳,
157
+ 图案是简化版的哪吒,很现代感,适合欧美市场"
158
+ ```
159
+
160
+ ### Step 2: Claude Code标准化
161
+ 自动调用`tags_mapping.json`,转化为:
162
+ ```json
163
+ {
164
+ "visual_description_cn": "黑色木头小镜子,银丝和贝母螺钿,简化哪吒图案,现代风格",
165
+ "visual_description_en": "Modern handheld mirror, polished dark wood base,
166
+ iridescent nacre and silver wire inlay, Nezha character in geometric
167
+ silhouette style, contemporary aesthetic for Western market",
168
+ "technical_specs": {
169
+ "dimensions": "12x8x0.5",
170
+ "production_time": "6-8小时",
171
+ "cost_level": "中等"
172
+ }
173
+ }
174
+ ```
175
+
176
+ ### Step 3: 写入数据集
177
+ 自动生成符合`dataset_schema.json`格式的训练数据
178
+
179
+ ---
180
+
181
+ ## 关键指令模板
182
+
183
+ 当用户请求时,Claude Code应执行:
184
+
185
+ ### 数据处理指令
186
+ ```
187
+ "扫描 data/raw 目录,为每张图片生成标准化JSON标注,
188
+ 使用 tags_mapping.json 进行语言转换,确保符合 dataset_schema.json 格式"
189
+ ```
190
+
191
+ ### 训练准备指令
192
+ ```
193
+ "基于CLAUDE.md约束,配置LLaVA QLoRA训练脚本,
194
+ 目标:8GB显存,512px图像,专注螺钿材质特征和几何设计逻辑"
195
+ ```
196
+
197
+ ### 时效性查询指令(推理时)
198
+ ```
199
+ "使用GitHub MCP查询2026年2月螺钿/中国风设计趋势,
200
+ 结合基础模型生成符合当前审美的{产品类型}设计"
201
+ ```
202
+
203
+ ---
204
+
205
+ ## 质量检查清单
206
+
207
+ 每条训练数据必须满足:
208
+ - [ ] 材质描述准确(木种、贝母类型、银丝规格)
209
+ - [ ] 工艺可行(工时6-10小时,工厂可复现)
210
+ - [ ] 复杂度合理(simple/medium,无complex)
211
+ - [ ] 尺寸标注完整(长x宽x厚,单位cm)
212
+ - [ ] 市场定位明确(欧美/中国/全球)
213
+ - [ ] 视觉主题清晰(可识别的剪影或几何形态)
214
+ - [ ] 符合2026审美(非复古,非过度传统)
215
+
216
+ ---
217
+
218
+ ## 版本控制
219
+
220
+ - **Schema版本**: 1.0
221
+ - **Mapping版本**: 1.0
222
+ - **最后更新**: 2026-02-08
223
+ - **下次Review**: 完成首批50张图片标注后
224
+
225
+ ---
226
+
227
+ **重要提醒**:
228
+ 本项目的成功关键在于**"工艺准确性"与"商业可行性"的平衡**。
229
+ AI生成的设计必须是工厂师傅看了能直接开工的,而不是概念艺术。