YTP 1/27 進度

大綱

- 回顧

- 當前進度

- 下週進度

回顧

使用流程圖

進度安排

（生成濾鏡階段）

1. 串接大模型 - 確保能夠接收調色需求以及讀取照片

2. 使 LLM 生成多種參數

3. 將參數套用至 darktable 並渲染

4. 能夠將選擇的照片二次迭代

上週遇到的困難

1. LLM 使用 qwen 輸出長度受限

2. LLM 輸出過於冗長

3. 建立使用者偏好

4. 照片較難系統性的迭代

目前 darktable 模組（可供 LLM 調用）

- expore（曝光）

- sigmoid（色調映射）

- toneequal（分區亮度調整）

- colorbalancergb（分區調色）

- colorequal（色相分段調色）

- channelmixerrgb（RGB 通道混合）

- filmicrgb（控制對比、重建高光）

當前進度

已解決的問題

1. 放棄 qwen 改用 gemini 解決輸出長度限制

2. 讓 LLM 生成 .json 檔案再用 python 轉成 .xmp 解決輸出過於冗長

3. 讓 LLM 學會收斂 Exporsure / Temperature / Tint / Vibrance / Saturation 五個參數

專案進度

上傳圖片、輸入風格（app.py）

組合 prompt（photo_editing_agent.py)

呼叫 gemini 並回傳結果（llm_backend.py）

將結果轉成 .xmp 檔案（darktable_processor.py / xmp_gen.py）

顯示多個結果並等待迭代（app.py）

darktable-cli 渲染照片

剩餘進度

（生成濾鏡階段）

1. 串接大模型 - 確保能夠接收調色需求以及讀取照片

2. 使 LLM 生成多種參數

3. 將參數套用至 darktable 並渲染

4. 能夠將選擇的照片二次迭代

下週進度

完整 darktable 模組

需要添加（較重要、對風格影響大）

- 白平衡（White balance）

- 細節（Texture / Clarity）

- 暗角、顆粒效果（Vignette / Grain）

視情況及 LLM 適應能力加入

- 遮罩（Masking）

- 裁切、選轉（Crop / Rotate）

增加邊界檢查保證合法性

套用五大參數了解使用者偏好

將收斂的參數套用至照片給使用者選擇並結構化記錄，確保可回溯

- Exposure +- 0.7EV

- Temperatrue +- 800K

- Tint +- 10

- Vibrance +- 25

- Saturation +- 10

解決迭代問題（重點）

-  第一次的照片生成方向

    1. 拆解該風格主要的調色方向

    2. 選擇其一調色特點對其分別加減程度，產出三張照片

- 使用者選擇照片後

    1. 套用該調色特點再加上細微調整

    2. 加上其他特點的改變