xslandClaude Opus 4.8
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接口4 改用远程视觉大模型(算法来源 /home/xsl/fuyan)，一次返回几十项面部特征。 - face_features.py: 火山方舟 Ark 客户端(单例)+doubao-seed-1-6-vision prompt(移植fuyan) +base64 data URI喂图(实测doubao接受)+解析JSON+映射6英文优先字段(face_shape等) 并保留doubao全部中文字段；has_face 据"图片是否有人脸"判定 - app.py: /face/features 真实实现，三选一图(image_url直传doubao,file/base64转dataURI)， features 为 JSON 字符串；无人脸→1001；重活线程池 - 配置: API Key 走 worker_config.json.ark_api_key / 环境变量 ARK_API_KEY(不入git); worker_config.example 加占位; requirements 加 volcengine-python-sdk[ark] - 文档: 接口文档/OpenAPI 更新为豆包实现+几十项字段+1001 - 测试: mock doubao 的成功/无人脸/多参，47全绿 ⚠️ 唯一调外网云模型的接口，worker 需可达 ark.cn-beijing.volces.com(已实测可达)。 实测 frontal: 42字段, 鹅蛋脸/平眉/18-25岁/静态型/女/少年型。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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fastapi==0.115.12
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uvicorn[standard]==0.34.2
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python-multipart==0.0.31
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httpx==0.28.1
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# 接口1：四庭七眼测量（worker 侧算法依赖）
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mediapipe==0.10.14 # MediaPipe Face Mesh（经典 Solutions API，模型内置）
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opencv-python==4.10.0.84 # 图片读取/处理 + solvePnP 姿态估计
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Pillow==11.0.0 # 标注图生成（PNG 透明图层）
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numpy==1.26.4 # 必须 <2，否则 mediapipe 0.10.x import 崩溃
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# 方案 B：头发分割（BiSeNet face-parsing）
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# 国内安装可走 Tsinghua 镜像（PyPI 的 linux wheel 即 CUDA 12.1 构建）：
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# ./venv/bin/pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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# ⚠️ 本 worker 是 RTX 5090（sm_120/Blackwell），torch 2.2.2(cu121) 只编到 sm_90，
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# GPU 上跑算子会报 "no kernel image"，代码已自动回退 CPU（方案B 仍可用）。
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# 要真正用 5090 GPU，请换 torch cu128（≥2.7）+ 对应 torchvision，代码无需改。
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torch==2.2.2 # 当前在 5090 上仅 CPU 可用；GPU 需 cu128(≥2.7)
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torchvision==0.17.2
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# 接口2：C端生发（发际线预览）
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# MediaPipe Tasks(FaceLandmarker) 用已装的 mediapipe；新增 SegFormer 人脸分割：
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transformers==4.45.2 # SegFormer 人脸分割（jonathandinu/face-parsing，本地权重）
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# 接口3：B端生发（马克笔发际线检测）
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# ⚠️ 必须 0.24.x —— 0.25+ 强依赖 numpy>=2，会顶掉 mediapipe 需要的 numpy<2
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scikit-image==0.24.0 # route_through_array（黑帽响应图上的 Dijkstra 最小路径）
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# 接口4：用户特征（调用火山方舟 豆包视觉模型，唯一外网依赖）
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volcengine-python-sdk[ark] # from volcenginesdkarkruntime import Ark；API Key 走配置不入 git
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# 测试
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pytest==8.3.3
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