hermes 做医美分类的效果

╭─ ⚕ Hermes ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮

50张全部成功分类完成。我来读取详细结果做整理：

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┊ 📖 preparing read_file…

┊ 📖 read vivamei_content_generate_v2/classify_new50_results/result.json 1.7s

┊ 📖 read vivamei_content_generate_v2/classify_new50_results/classification.csv 1.7s

50张图片全部分类完成。以下是完整分类结果。

分类方式：使用项目里第一阶段（Stage1）的九大气质分型提示词 + 美的内部 Qwen2.5-VL-32B API，每张图输出 Top3 预测，含四维坐标[冷暖/大小/锐钝/直曲]。50张全部成功，总耗时约 457 秒。

结果文件路径：

/Users/midea/Downloads/vivamei_content_generate_v2/classify_new50_results/classification.csv

/Users/midea/Downloads/vivamei_content_generate_v2/classify_new50_results/result.json

/Users/midea/Downloads/vivamei_content_generate_v2/classify_new50_results/details.jsonl

================ Top1 分布 ================

浪漫性感型 : 21 张 (42%)

温婉柔美型 : 15 张 (30%)

甜美少女型 : 4 张 ( 8%)

盐系简洁型 : 3 张 ( 6%)

飒爽前卫型 : 3 张 ( 6%)

华丽高雅型 : 2 张 ( 4%)

知性沉着型 : 2 张 ( 4%)

魅力时尚型 : 0 张

自然优雅型 : 0 张

================ 按分型分组明细 ================

【浪漫性感型】21张 [2,2,0,2] 微翘微翻饱满唇

test_194 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_196 Top2:温婉柔美 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_205 Top2:温婉柔美 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_208 Top2:温婉柔美 Top3:甜美少女轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_209 Top2:华丽高雅 Top3:知性沉着轴[1,1,1,1] conf0.80

test_210 Top2:温婉柔美 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_211 Top2:温婉柔美 Top3:甜美少女轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_212 Top2:甜美少女 Top3:温婉柔美轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_215 Top2:甜美少女 Top3:温婉柔美轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_217 Top2:温婉柔美 Top3:华丽高雅轴[2,2,0,2] conf0.85 ← 强命中坐标

test_218 Top2:甜美少女 Top3:温婉柔美轴[2,2,0,2] conf0.85 ← 强命中坐标

test_219 Top2:华丽高雅 Top3:温婉柔美轴[2,2,0,2] conf0.85 ← 强命中坐标

test_221 Top2:华丽高雅 Top3:温婉柔美轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_222 Top2:甜美少女 Top3:温婉柔美轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_223 Top2:温婉柔美 Top3:甜美少女轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_224 Top2:甜美少女 Top3:温婉柔美轴[2,0,-1,1] conf0.80

test_227 Top2:华丽高雅 Top3:温婉柔美轴[2,2,0,2] conf0.85 ← 强命中坐标

test_228 Top2:温婉柔美 Top3:甜美少女轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_229 Top2:华丽高雅 Top3:温婉柔美轴[1,1,1,1] conf0.80

test_231 Top2:华丽高雅 Top3:温婉柔美轴[2,2,0,2] conf0.85 ← 强命中坐标

test_240 Top2:温婉柔美 Top3:甜美少女轴[1,0,-1,1] conf0.80

【温婉柔美型】15张 [2,0,-1,1] 柔和苹果肌主导

test_197 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_200 Top2:自然优雅 Top3:浪漫性感轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_201 Top2:自然优雅 Top3:浪漫性感轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_202 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_203 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_204 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_206 Top2:自然优雅 Top3:甜美少女轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_213 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_214 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_216 Top2:自然优雅 Top3:甜美少女轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_225 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_226 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_233 Top2:自然优雅 Top3:甜美少女轴[1,0,-1,1] conf0.85

test_238 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_241 Top2:甜美少女 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

【甜美少女型】4张 [2,-2,-2,0] 卧蚕+嘟嘟唇

test_195 Top2:温婉柔美 Top3:自然优雅轴[1,-1,-1,1] conf0.80

test_207 Top2:温婉柔美 Top3:自然优雅轴[1,-1,-1,1] conf0.80

test_220 Top2:浪漫性感 Top3:自然优雅轴[1,0,-1,1] conf0.80

test_239 Top2:温婉柔美 Top3:自然优雅轴[1,-1,-1,1] conf0.80

【盐系简洁型】3张 [-2,-2,0,-2] 直鼻+清爽少年感

test_230 Top2:知性沉着 Top3:魅力时尚轴[-1,0,1,0] conf0.80

test_235 Top2:知性沉着 Top3:魅力时尚轴[-1,0,1,-1] conf0.75

test_237 Top2:魅力时尚 Top3:知性沉着轴[-1,-2,0,-2] conf0.80 ← 强命中坐标

【飒爽前卫型】3张 [-2,2,2,0] 颧弓+锋利下颌

test_232 Top2:知性沉着 Top3:华丽高雅轴[-2,2,2,0] conf0.85 ← 完美命中坐标

test_234 Top2:知性沉着 Top3:魅力时尚轴[-2,2,2,0] conf0.90 ← 完美命中坐标

test_236 Top2:知性沉着 Top3:魅力时尚轴[-2,1,1,-1] conf0.80

【华丽高雅型】2张 [0,2,1,1] 原生大眼+高挺鼻

test_193 Top2:浪漫性感 Top3:知性沉着轴[0,1,1,0] conf0.80

test_199 Top2:浪漫性感 Top3:自然优雅轴[0,0,1,1] conf0.80

【知性沉着型】2张 [-2,0,1,-1] 微驼峰鼻+深人中沟

test_198 Top2:盐系简洁 Top3:自然优雅轴[-1,0,1,0] conf0.80

test_243 Top2:盐系简洁 Top3:自然优雅轴[-1,0,1,-1] conf0.80

================ 值得注意的现象 ================

1. 浪漫+温婉占 72%（36/50）：这批图片整体偏暖偏曲，大量集中在[1,0,-1,1]这个坐标附近，正好是浪漫性感和温婉柔美的交界区。提示词里专门提到的"温婉柔美磁吸"现象在这里很明显。

2. 魅力时尚型和自然优雅型零命中：这批图里没有被判为这两型的。结合提示词的"中心型磁吸"警告，自然优雅作为"无记忆点均衡型"容易被吸走，魅力时尚需要微菱形脸+颊凹这类较冷的特征，这批暖系图确实少。

3. 强命中坐标的图片（轴分与指纹高度吻合）：

- test_232/test_234 飒爽前卫 [-2,2,2,0] 完美命中

- test_217/218/219/227/231 浪漫性感 [2,2,0,2] 完美命中

- test_237 盐系简洁 [-1,-2,0,-2] 完美命中

这些置信度也最高(0.85-0.90)，可信度最高。

4. 浪漫性感 vs 温婉柔美的边界案例多：大量图片轴分都是[1,0,-1,1]（偏暖1、适中0、偏钝-1、偏曲1），这个坐标距温婉[2,0,-1,1]仅1格、距浪漫[2,2,0,2]约3格，模型倾向判浪漫但 Top2 几乎都是温婉。这批图在两个分型之间摇摆明显，建议人工复核 test_194/196/205/208/210/211/212/215/222/223/224/228/240 这几张。

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● 各个分型效果都是多少啊

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📦 Preflight compression: ~65,753 tokens >= 64,000 threshold. This may take a moment.

🗜️ Compacting context — summarizing earlier conversation so I can continue...

⚠ Compression summary failed: Auxiliary compression: LLM returned invalid response (type=str): 'data: {"id":"1e3038f3414645d5add8892a68e8fc5d","object":"chat.completion.chunk","created":1783567939,"model":"glm-5","ch'. Expected object with .choice.... Inserted a fallback context marker.

这 50 张图没有标注数据，没法算准确率。但我可以从分类结果里统计每个分型的出现频次（Top1/Top2/Top3）和平均置信度，让你看到各分型的"存在感"和模型判别力度。我来算一下：

┊ 🐍 preparing execute_code…

┊ 🐍 exec import json 0.1s

这 50 张图没有标注数据所以算不了准确率，但从分类结果能看出每个分型的"存在感"和判别力度：

================ 各分型分类情况 ================

分型 Top1 Top2 Top3 总出现 Top1均置信全出现均置信

─────────────────────────────────────────────────────────────

浪漫性感型 21 3 2 26 0.81 0.78

温婉柔美型 15 12 10 37 0.80 0.70

甜美少女型 4 16 8 28 0.80 0.62

飒爽前卫型 3 0 0 3 0.85 0.85

盐系简洁型 3 2 0 5 0.78 0.73

知性沉着型 2 5 3 10 0.80 0.65

华丽高雅型 2 6 2 10 0.80 0.70

魅力时尚型 0 1 4 5 —— 0.55

自然优雅型 0 5 21 26 —— 0.59

================ 关键发现 ================

1. 判别最清晰的分型（Top1置信高 + 几乎不出现在别人的Top2/3里）

- 飒爽前卫型：置信0.85，从不出现在其他图的Top2/3，说明特征独特、识别干脆

- 浪漫性感型：置信0.81，21张Top1，Top2/3只有5张，判别力强

2. 典型"磁吸型"（总出现次数远大于Top1次数）

- 温婉柔美型：37次总出现但只有15次Top1，是最大的磁吸型，22次作为Top2/3被吸进来

- 自然优雅型：26次总出现，0次Top1，全部是Top2/3——典型"陪跑型"，跟提示词里描述的"中心型磁吸"完全一致

- 甜美少女型：28次总出现但Top1只有4次，大量作为Top2被吸进来

3. 完全缺席的分型

- 魅力时尚型：0次Top1，只出现5次且全在Top3，这批图偏暖偏曲，缺少冷系微菱形脸

- 自然优雅型：0次Top1，作为"无记忆点均衡型"永远被挤到Top2/3

4. 各分型Top1时的平均四维坐标 vs 标准指纹

分型实际坐标标准指纹偏差

─────────────────────────────────────────────────

飒爽前卫 [-2.0, 1.7, 1.7, -0.3] [-2, 2, 2, 0] 最接近

浪漫性感 [ 1.3, 0.6, -0.6, 1.2] [ 2, 2, 0, 2] 偏小偏钝

温婉柔美 [ 1.0, 0.0, -1.0, 1.0] [ 2, 0,-1, 1] 冷暖偏弱

甜美少女 [ 1.0,-0.8, -1.0, 1.0] [ 2,-2,-2, 0] 直曲偏高

盐系简洁 [-1.0,-0.7, 0.7,-1.0] [-2,-2, 0,-2] 整体偏弱

知性沉着 [-1.0, 0.0, 1.0,-0.5] [-2, 0, 1,-1] 直曲偏弱

华丽高雅 [ 0.0, 0.5, 1.0, 0.5] [ 0, 2, 1, 1] 大小直曲偏弱

可以看到模型的轴分普遍打得偏保守（绝对值偏小），尤其是"大小"维度经常给0而不是±2，导致很多图落在各型交界区。飒爽前卫是唯一实际坐标与标准指纹几乎完美吻合的分型。

posted on 2026-07-09 11:40 limingqi 阅读(1) 评论(0) 收藏举报

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