初始化换发型项目：3个微服务代码 + 部署脚本

包含：
- hair_service_sd: 换发型/换发色算法服务 (端口 8801)
- photo_service: LoRA 训练调度服务 (端口 32678)
- stable-diffusion-webui: SD WebUI 推理服务 (端口 57860)
- kohya_ss_home: 训练环境代码
- meidaojia: 监控测试脚本
- setup.sh: 一键部署脚本 (conda环境恢复 + 配置生成 + 完整性检查)
- start_all_services.sh: 启动3个服务
- configure.ini.template: 路径模板化 (BASE_DIR自动推导)
- conda_envs/py310.yml: py310 环境定义

大文件 (weights/, models/, data/, conda_envs/*.tar.gz 等) 通过 .gitignore 排除，
由网盘单独上传。

hair_service_sd/seg/test_single.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+from seg.hairseg_single_model import Evaluator
+import os
+import cv2
+import numpy as np
+if __name__ == "__main__":
+
+    data_path = "/home/liyang/project/matting/合格/origin"
+    dst_path = "/home/liyang/project/matting/合格/origin_seg_res1102"
+    if not os.path.exists(dst_path):
+        os.mkdir(dst_path)
+    seg_model = Evaluator(gpu_id=0, output_img_size=512, nclass=3)
+    for imgs in os.listdir(data_path):
+        if imgs.endswith(".txt"):
+            continue
+
+        img_path = os.path.join(data_path, imgs)
+        img = cv2.imread(img_path)
+        if img_path.endswith('.png'):
+            kpts_1k = np.loadtxt(img_path.replace('.png', '_landmark1k.txt'))
+        elif img_path.endswith('.jpg'):
+            kpts_1k = np.loadtxt(img_path.replace('.jpg', '_landmark1k.txt'))
+        output_img_size = 512
+        mask = seg_model.eval(img, kpts_1k)
+        cv2.imwrite(os.path.join(dst_path, imgs), mask)