xslandClaude Opus 4.8
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在发际线预览基础上，每种发际线再出一张「植发3个月」生发图： - hairline/mask.py: headmark 5步法遮罩(额头上部区域∩SegFormer头部=ROI， 取发际线曲线以上闭合区域)；用 hairline_texture_black 渲染黑线替代手绘检测； compose_comfy_rgba 合成 RGBA(alpha=255-mask, 透明=重绘区, 对齐 ComfyUI mask=1-alpha) - hairline/comfyui.py: ComfyUI 客户端(默认8182)，/upload/image+/prompt(改节点26+随机seed) +轮询/history+/view 取回生发图 - hairline/render.py: 抽出 build_overlay_layer 供遮罩取曲线像素 - hairline/service.py: extract_context 一次出 landmarks/parse_map/502点； generate_grow_results 每种=预览+生发图(同步串行N张，单张ComfyUI失败则grown置空不拖垮整请求) - app.py: /hair/grow 返回 results[].grown_image_base64；重活放线程池避免卡事件循环 - add_hair.json 工作流 + hairline_texture_black/ 黑贴图入库 - 测试: test_mask.py(遮罩几何) + test_api mock ComfyUI 验 grown 字段，35 全绿 实测(5090): female 5张生发图同步约18s；预览/生发图人物五官服饰背景保持、黑线已清除。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
文档索引（按开发机器划分）
系统拆分为两台机器开发：外网网关 和 高性能 worker（GPU）。下面标清每台机器该读哪些文档。
🌐 两端共享（都要读）
| 文档 | 作用 |
|---|---|
| 系统架构-网关与高性能后端.md | 两层拆分的总设计与契约：拓扑、职责、配置、鉴权、base64→URL、错误处理。两端的接口约定，先读。 |
| 接口文档.md | 对外 API 契约（字段/错误码）。拆分后保持不变，是字段命名的唯一权威。 |
| 旷视具体需求.md | 原始需求 |
🖥️ 高性能 worker 机（GPU）
跑完整 app.py + face_analysis，做真正的算法。
| 文档 | 作用 |
|---|---|
| 接口1-四庭七眼测量-技术实现方案.md | 四庭七眼算法方案（MediaPipe / BiSeNet / 标定 / 标注图 / 误差） |
| 接口1-四庭七眼测量-开发任务书.md | worker 侧开发任务书（阶段一~十 + 精度验证），AI agent 执行 |
| ../OFFLINE_ASSETS.md | 离线模型权重/字体清单（内网部署）。worker 需要这些权重 |
🚪 外网网关机
薄反向代理，不跑算法。
| 文档 | 作用 |
|---|---|
| 网关-开发任务书.md | 网关侧开发任务书（健康检查 / 派发 / 鉴权 / base64→URL / 部署），AI agent 执行 |
开发顺序建议：worker 先跑通（本机即可开发验证）→ worker 部署到 GPU 机 → 网关接入联调。网关在 worker 就绪前可用本地 stub worker 独立开发。