photo-s-plugin-auto-tone

PhotoS 官方 AI 自动调色插件：CLIP/SigLIP+MLP 模型预测 9 字段 Lightroom 调色参数（exposure / contrast / saturation / vibrance / wb_temp / wb_tint / clarity / texture / dehaze），附带置信度评估、RAG 检索增强， 可选 Qwen3-VL 美学评分、修图建议、风格化调色与场景偏置。

• 训练数据：1295 张 Lightroom 修图记录（XMP sidecar → 参数）
• 基础模型 v7_clean（CLIP ViT-L-14）：PSNR 29.10 / SSIM 0.9775； RAG 在困难样本上 +1.93 dB
• 风格化主模型 siglip_h192_d03（SigLIP ViT-L-16-384）：PSNR 32.21， 比 v7_clean 高 2.93 dB

安装

pip install photo-s-plugin-auto-tone          # 轻量安装（无重依赖）
pip install 'photo-s-plugin-auto-tone[model]' # + torch / open_clip（核心推理）
pip install 'photo-s-plugin-auto-tone[qwen]'  # + transformers / peft（美学评分、修图建议、Qwen 风格解析）

权重不打进 wheel：首次调用时从本仓库 GitHub Release 下载到 ~/.cache/photo-s/models/ 并做 sha256 校验（每次使用前重新校验）。 核心权重在 tag auto-tone-v0.1.0（约 4.6MB）；v2.1 风格化权重 auto_tone_siglip_h192_d03.pt（~850KB）在 tag auto-tone-v2.1.0。 可选 Qwen LoRA 共约 400MB，基座 Qwen3-VL-2B（约 4.3GB）需自备， 通过 PHOTOS_AUTO_TONE_QWEN_BASE 指向本地快照或 HF model id； SigLIP 视觉塔（约 2.6GB）/ CLIP 塔（约 1.7GB）/ SigLIP tokenizer 经 modelstore 下载校验：默认 HuggingFace，国内推荐 PHOTOS_AUTO_TONE_TOWER_SOURCE=modelscope 走 ModelScope 镜像 （auto = 先 HF 失败自动回落镜像；镜像按上游 sha256 校验，不一致即报错； HF hub 缓存已命中则零重复下载）。离线可用 PHOTOS_AUTO_TONE_TOWER_URL / _SHA256 指向自备文件，其余权重变量见 models.py 文档字符串。

插件自身权重另有 ModelScope 镜像仓 dwphoto/photo-s-auto-tone-v2： PHOTOS_AUTO_TONE_WEIGHT_SOURCE=auto|github|modelscope（auto=GitHub 优先失败回落；镜像仓可用 PHOTOS_AUTO_TONE_MODELSCOPE_REPO 覆盖）。 2026-09-02 起全部 8 个权重（含两个 LoRA，上传自训练机原件并回读 sha 复核）均有镜像——与 TOWER_SOURCE=modelscope 一起即 100% 国内源。 镜像差异说明：siglip 主模型为重存编码（weights_only=True 兼容，权重 逐位一致）；两个 LoRA config JSON 为 ModelScope 上传时的 CRLF→LF 规范化 （语义等价，差 1 字节），均按各自来源 sha 钉死校验。

v2.4 新增

• 局部调整词汇表：auto_tone 输出可选 local: [{region, params}] （region ∈ subject/person/object:label）。引擎经真实管线应用全部 9 个全局字段 + 蒙版局部调整（旧接线只落 3 个字段）。checkpoint 携带 局部头即可启用（local_state_dict 等键，训练侧见主仓 TRAINING.md §5.1）。
• 美学验证（verify operation）：verify_aesthetic(image, prefer) = SigLIP 回归头（毫秒级，aesthetic_head.pt 由主仓 tools/train_verifier.py 用 LR 星级评分训练）+ Qwen VLM LoRA 终审。 photo-s audit IMG --aesthetic 6 即美学闸门。

用法

from photo_s_plugin_auto_tone import auto_tone, auto_tone_with_style, auto_tone_with_scene

# 普通自动调色
result = auto_tone("/path/to/photo.jpg", strength=0.8)
# {"options": {...9 字段...}, "confidence": 0.72, "warnings": [], ...}

# 风格化调色（v2.1）：任意自然语言风格描述；None 时 SigLIP 自动视觉分析
styled = auto_tone_with_style("/path/to/photo.jpg", "忧郁蓝调", strength=0.8)
# {"schema_version": 2, "options": {...}, "bias": {...}, "bias_source": "preset",
#  "style_desc": "忧郁蓝调", "visual_styles": [...top-3...], ...}

# 场景自适应（v2.1）：552 张 LR 目录统计的 7 场景数据驱动偏置
scene = auto_tone_with_scene("/path/to/photo.jpg", "portrait", strength=0.5)

风格化组合三种能力：SigLIP 视觉分析（16 风格 top-K）、Qwen3-VL 文本解析 （自然语言 → 9 字段偏置；use_qwen=False 或 Qwen 不可用时回退 8 种手工 预设，无需任何额外下载）。analyze_visual_style(path) 单独返回视觉风格。

MCP 工具（auto_tone / aesthetic_score / verify_aesthetic（v2.4）/ tone_advisor / batch_auto_tone / auto_tone_with_style / analyze_visual_style，batch_auto_tone 支持 style_desc 参数）通过 api/mcp_tools.register_mcp_tools(mcp) 注册；REST 路由通过 api/rest.register_routes(handler_class) 挂到 photo-s serve。 LangChain 封装见 api/langchain.py（get_style_tool() / get_visual_style_tool()）。

平台支持

• 推理设备自动选择：CUDA → Apple MPS → CPU
• Windows / macOS / Linux 均可运行；纯 CPU 可跑核心推理（较慢）
• Qwen 美学评分 / 建议 / 风格解析建议使用 CUDA（CPU 上可用但显著变慢）

许可

• 代码：MIT（与 photo_s 主仓库一致）
• 模型权重（GitHub Release 与 ModelScope 镜像 dwphoto/photo-s-auto-tone-v2 上的文件）：双许可 — CC-BY-NC 4.0（署名-非商用， 个人与非商业用途永久免费）+ 商业授权（职业交付/企业使用/产品集成/再分发 需购买）：邮箱 1634103640@qq.com · dwphoto.top/message。权重由个人 Lightroom 修图记录训练（个人修图风格模型），不适合以 MIT 形式无限制商用。 边界判定表与 FAQ 见主仓 docs/COMMERCIAL.md；完整许可文本（含商业 授权条款）见本目录 LICENSE-WEIGHTS.txt。

上游依赖：OpenAI CLIP ViT-L-14（MIT）、SigLIP webli 权重（Apache-2.0）、 Qwen3-VL-2B（Apache-2.0）均允许再发布衍生权重。