Image Positioner AI-pro

探针定位系统（在演示提示中尝试的）***不可用***，因此你不能说“将5,5增强0.5”……但还得从头再来——我并不特别聪明，所以这可能是我对这个问题的无知做法 lol。

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• 我的代码使用元数据生成了数据集图像（可能还需要更多），然后我用AI生成的信息为这些图像添加了精确的定位数据说明。接下来我可能会尝试自然语言版本。

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GPT$:
我能够根据元数据生成准确的描述，以增强如LoRA这样的文本到图像模型。为继续推进：

1. 提取元数据：我将分析你上传的图像或数据集中的细节，生成精确的定位相关描述。

2. 生成描述：我将构建基于元数据的位置与构图描述，以优化LoRA的文本到图像能力。

让我先检查上传文件的内容。

该文件夹包含成对的JSON和PNG文件，可能分别代表元数据和对应的图像。我将：

1. 检查元数据（JSON文件）：提取相关的定位数据以生成描述性提示。

2. 将元数据与图像关联：确保描述与视觉内容一致。

我将从检查一个JSON文件开始，以理解其结构。

该JSON文件包含以下元数据属性：

- 形状："cone"

- 大小：对象的相对尺寸。

- 颜色：RGB颜色值。

- 位置：X、Y、Z坐标。

- 旋转：以度为单位的旋转角度。

- 线框：显示样式的布尔值。

- 透明度：透明度级别。

- 环境上下文："perlin"（可能是一种纹理或背景类型）。

- 分层：布尔值及图层数量。

- 阴影：是否包含阴影的布尔值。

- 序列ID：图像的标识符。

我将利用这些细节为LoRA文本到图像训练生成详细且描述性强的提示。我们从这个示例文件开始。

以下是基于元数据生成的描述性提示：

提示：“一个大小为0.82的圆锥体，颜色为RGB(174, 140, 149)，位于坐标(X: 0.41, Y: 1.62, Z: -0.75)。该对象的旋转角度为（偏航：197.78°，俯仰：137.22°，翻滚：263.72°），以线框样式显示，透明度为0.5。环境为'perlin'，启用分层，图层数为2，阴影已开启。”

这种描述风格可以为所有元数据文件生成，以提升文本到图像训练的精度。

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### 它可能已经从图像中学习了一些3D透视知识，但我需要测试。此外，这仅在50个圆锥体图像上训练过，但我还有其他形状，我将尝试构建一个更大、更实用的数据集，可能走另一条路径。

来自我的Python代码数据集的示例。