01 / CONTEXT
穿衣早就不是问题了，选图才是
把商品穿到模特身上这一步，在更早的项目里已经跑成熟。真正决定成片能不能用的，是参考图与这套衣服是否属于同一种视觉气质 —— 厚薄、季节感、背景深浅一旦对不上，生成得再干净也会被退回。
所以项目的重心被放在一套匹配引擎上：让机器替设计师完成初筛，人只保留季初的图库搭建和成片审核。阶段目标是一期自动化率 60%、二期 80%。
02 / MY ROLE
我的工作：把“看着搭”变成可计算的规则
匹配设计
把气质是否协调拆成可打分的维度，设计硬条件、加权评分与逐级放宽策略。
数据契约
模块之间不互相引用，全部通过约定好的文件与数据表衔接，任何一步都能单独重跑。
质量兜底
索引按覆盖度校验后才发布，数据不合格就让链路停住，而不是带着残缺数据往下跑。
闭环交付
把审核结果接回重生流程，并让交付环节由目录改名自动触发，直到上传与通知完成。
03 / PROCESS
三条线并行，靠文件和表对接
- 01
取图与建库
按货季清单从企业云盘取回商品图包，另一条线批量产出参考图库，人工只审画质。
- 02
图库打标
对图库每张图分两次调用视觉模型，分别产出服装标签与场景构图标签，写入数据库。
- 03
索引发布
标签覆盖度达标才发布索引文件，不达标就不发布 —— 宁可这批不跑，也不让匹配拿到残缺数据。
- 04
匹配打分
先过硬条件，再加权打分，条件过严时逐级放宽，最后做一图一款分配，避免同一张参考图被反复使用。
- 05
生成与审核
匹配好的图对交给工作流出片，拷回共享盘并通知到人，设计师在需求表里勾选需要重做的款。
- 06
重生与交付
勾选的款自动重走匹配与生成；审核通过的目录被改名触发交付，扩图后整包上传并群内通知。
模块之间不互相引用，全部通过约定好的文件与数据表衔接 —— 任何一步都能单独重跑。
04 / SCALE
链路规模
- 主干链路步骤
- 7
- 并行子线
- 3
- 每张参考图产出
- 8
数据源：项目总览文档与链路代码现状。60% / 80% 为分期目标而非已达成数值，本页不列尚在推进中的自动化率实测。
05 / REVIEW
让每一步都能单独重跑
已经解决
图库生产、打标、匹配、出片、审核与交付串成一条链，模块之间只靠文件和表衔接。
核心挑战
视觉气质本身缺少客观标准，规则要在“过严匹配不到”和“过松出片被退”之间反复校准。
下一步
继续提高初筛准确率，把人工保留的环节压到季初图库搭建与最终审核两处。