# switch_inference 数据格式说明

本目录包含 8 条第一视角 prompt switch 推理数据：原始数据中每个输入场景保留 1 条代表样本，共 6 条；再追加 2 条新设计样本。每条样本由一张输入图像、一个相机动作轨迹和一份包含 switch 前后 prompt 的 JSON 文件组成。

## 数据点

### 原始 6 条

原始 6 条按源数据每个 `scene_index` 的第一条 prompt-switch case 保留，来源为：

`https://huggingface.co/datasets/Andyson/lingbot/tree/main/prompt-switch/2026-05-25_magic_prompt_switch_training_free_inputs`

| case_id | 场景 | action_label |
| --- | --- | --- |
| `ps_00_act_demo0_npy_00` | 原始 scene 0 | `fireball` |
| `ps_05_act_demo1_npy_05` | 原始 scene 1 | `fireball` |
| `ps_10_act_demo2_npy_10` | 原始 scene 2 | `fireball` |
| `ps_15_act_demo0_npy_15` | 原始 scene 3 | `fireball` |
| `ps_20_act_demo1_npy_20` | 原始 scene 4 | `fireball` |
| `ps_25_act_demo2_npy_25` | 原始 scene 5 | `fireball` |

### 新增 2 条

| case_id | 场景 | switch 前 | switch 后 |
| --- | --- | --- | --- |
| `custom_00_court_present_painting` | 欧洲风格宫廷大厅 | 第一视角在宫廷中行走 | 掏出画作并双手献上 |
| `custom_01_seaside_jump_swim` | 海边面向大海 | 第一视角在海边散步 | 跳入水中并向前游泳 |

## 目录结构

```text
switch_inference/
  images/                 # 输入图像，共 8 张
  actions/                # 每个 case 一条 camera trajectory，共 8 个 .npy
  prompts/                # 每个 case 一份 prompt JSON，共 8 个
  source_metadata/        # 原始选择、图像生成 prompt、轨迹生成说明和构建摘要
  manifest.jsonl          # 逐行 JSON manifest，推荐程序读取
  manifest.csv            # CSV 版本 manifest，方便人工查看
  dataset_info.json       # 全局信息
  README.md               # 本说明文档
```

## Manifest 字段

`manifest.jsonl` 每一行对应一个 case：

| 字段 | 含义 |
| --- | --- |
| `case_id` | 样本唯一 ID |
| `image_path` | 输入图像路径，相对 `switch_inference/` |
| `action_path` | 相机动作轨迹路径，相对 `switch_inference/` |
| `prompt_path` | prompt JSON 路径，相对 `switch_inference/` |
| `action_label` | switch 后动作标签 |
| `switch_frame` | prompt 切换帧，当前为 160 |
| `prompt_before_en` / `prompt_before_zh` | switch 前 prompt |
| `prompt_after_en` / `prompt_after_zh` | switch 后 prompt |

## Prompt JSON

`prompts/<case_id>.json` 包含完整 prompt 和调度信息：

```json
{
  "case_id": "custom_00_court_present_painting",
  "image_path": "images/scene_06_court.png",
  "action_path": "actions/custom_00_court_present_painting_action.npy",
  "action_type": "camera_trajectory",
  "switch_frame": 160,
  "prompt_before": {"en": "...", "zh": "..."},
  "prompt_after": {"en": "...", "zh": "..."},
  "prompt_schedule": [
    {"frame_start": 0, "frame_end": 159, "prompt_key": "prompt_before"},
    {"frame_start": 160, "frame_end": 319, "prompt_key": "prompt_after"}
  ]
}
```

## Action 文件

`actions/*.npy` 是程序生成的第一视角相机轨迹：

- `dtype`: `float32`
- `shape`: `[321, 4, 4]`
- 含义：每帧相机位姿矩阵；321 个 pose 对应 320 帧生成视频加初始 pose。
- 原始 6 条：保留源数据对应的 camera trajectory。
- 宫廷样本：前半段平稳向前行走，后半段放慢并轻微俯视/前倾，模拟取出并献上画作。
- 海边样本：前半段向海边行走，后半段向前入水、下沉到近水面高度并带轻微游泳摆动。

数据本身不绑定 fps；如果推理配置使用 16 fps，则 320 帧约为 20 秒，`switch_frame=160` 对应约第 10 秒。

## 数据规模

- case 数量：8（原始 6 条 + 新增 2 条）
- 输入图像：8
- 图像尺寸：`1280 x 704`
- 每条目标帧数：320
- switch frame：160
- 视角：first-person POV