feat(ai_engine): 对外契约 + 动作分流 + 入口预检与出参成色（Refs #171 #53） - #181
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feat(ai_engine): 对外契约 + 动作分流 + 入口预检与出参成色（Refs #171 #53）#181johnnyzhang-eng wants to merge 28 commits into
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Review Summary
Found four high-confidence regressions in the new public contract and runtime path. Static validation passed with python3 -m compileall and git diff --check; the test suite could not run because this runner has neither uv nor pytest installed.
Findings without inline locations
backend/uv.lock:1892: [P1] Keep the lockfile synchronized with the unchanged manifests. This regenerated lock dropspydantic[email],passlib[bcrypt],redis,resend, andpytest-cov, even though the workspacepyproject.tomlfiles still require them. A frozen sync from this lock therefore produces an incomplete environment:EmailStrvalidation and the framework auth/email/Redis imports can fail, and pytest is configured with--covbut no coverage plugin. Please regenerateuv.lockfrom the current manifests without removing the existing dependencies.
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August 11, 2026 02:07
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已 force-push：把这条依赖链重排成真正的线性 stack。评审锚点会移位，说明原因。 问题：GitHub 的 机制：#181 / #182 此前是各自独立基于 main、靠"同步提交"携带前置分片内容的副本。合并 #181 时的共同祖先里没有 处理：改成 #172 → #179 → #180 → #181 → #182 的线性 stack，每个分支真正包含前置分支的提交。副作用是那些"同步上游/下游"的提交全部变成冗余，已在重排中丢弃。 内容变化（重排本身不改逻辑，两处例外，均已核对）：
验收（重排后逐项跑过）：
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August 11, 2026 03:37
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这五个 PR 已达 ready：无待追加改动、CI 通过、AI review 意见全部 resolved。可以开始 review。 依赖顺序（已重排为线性 stack，逐级包含前一片的提交）： #180 零依赖于前两片的业务逻辑（纯 PIL / numpy + 真实视频实测），想先看小的可以从它入手。 本地已验的三项（每次推送后重跑）：
端到端实证：2026-08-11 用这条链路（不是旁路脚本）从零跑通两个全新角色的走路序列帧——文生图出母版 → i2v → 抽帧 → 选帧 → 抠图 → 像素化 → 对齐 → 打包。 三条已知缺陷，代码在本批 PR 内，已独立立项跟踪，不在本批修复：
三条都不影响流程成功与 CI，属品相问题。选择独立跟踪而不是塞进本批，是为了不让改动范围与 Issue 脱节；其中 #197 的可行方向尚未实现也未验证，如实说明。 |
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August 11, 2026 07:59
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providers/ 此前只有三个 create_*_client 工厂，没有可供上层依赖的抽象类型， ai_engine 无法在不 import 具体实现的前提下声明它需要什么能力。 - interfaces.py：ImageProvider / VideoProvider / MatteProvider 三个 Protocol， 零依赖，供上层按能力而非按厂商声明依赖。 - matte.py：OnnxU2NetMatteProvider，onnxruntime 直跑 u2netp。不用 rembg：其底层 同样依赖 onnxruntime，且 numba 老链在 3.12 无轮子。onnxruntime 导入失败时降级 到 Pillow 兜底而非崩溃。 - sufy.py：SufyImageProvider / SufyVideoProvider。视频成品下载加三次退避重试与 长度校验 —— 该步发生在提交任务、轮询、等待全部成功之后，此时费用已产生、视频 已生成好，只差取回数据，连接断一次整单作废。实测同一角色连续两单死在这里各烧 一次费用。test_sufy_video_download 的四条断言拿修复前的旧实现做过对照，确认其中 三条在修复前会失败。 依赖声明： - qiniu>=7.14 —— 此前未声明，镜像能起、/docs 也 200，只有第一次 POST /media/upload 才 ModuleNotFoundError。 - onnxruntime>=1.17,<1.24 —— 1.24 起不再发布 macOS Intel(x86_64) wheel，Intel Mac 装不上。1.23.x 仍覆盖 Intel/arm64/Linux + py3.12，API 一致，抠图代码零改动。 本 PR 不依赖其他未合分支：providers 不 import windup_common.models。
2026-08-07 用一张全新角色母版跑 kling-v3-omni 端到端时实测发现，费用已产生。 现象：提交成功、status=completed、16 帧齐、逐帧时长齐、下游抽帧/选帧/抠图/脚线对齐 全部正常工作，最终产出一组构图完整的序列帧。但画面里是一个**与母版毫无关系的写实路人** ——母版是插画风、赭黄长外套、背铜管乐器的乐手，产出是深绿外套的写实人物，且只有下半身 （提示词里 "the legs clearly visible" 被当成了取景指令）。 根因：首帧字段按**模型**选，不是按"本地图/公网 URL"选。厂商文档写明 Kling 用 image_list、Sora 用 input_reference，而本仓只把 kling-video-o1 列进了 image_list 名单。 kling-v3-omni 收到 input_reference 后既不报错也不采纳，退化成纯文生视频。 危险在于失败形态：老模型(v2 系列)塞错字段会 failed，还能发现；kling-v3-omni 是 **成功返回一个错误结果**，整条管线无一处能察觉。这与本批 PR 已修的"未实现路线返回空帧" 属同一类问题，只是发生在更外层——空帧至少还能靠"帧是空的"判出来，这个连帧都是好的。 两处修复： 1) _needs_image_list 显式归类 + kling-v3 前缀兜底。仅对已确认的型号切换字段： v2-5-turbo / v2-1 已实测可吃 input_reference(2026-07-27 端到端到 completed)， 不动既有通路，避免为修一个模型而破坏三个。 2) _assert_reference_registered 在**下载视频之前**拦截。网关在 billing_type_description 里明写计费口径，送了首帧却拿到"无参考视频"即为铁证。 提交后与轮询到 completed 时各查一次。字段缺失时不拦——不同网关字段不一定存在， 宁可漏判也不误伤。 四条回归测试，变异测试确认有效：把 v3-omni 退回 input_reference（复现原 bug）、 去掉计费口径检查，各有 1 条用例失败；还原后 8 passed。
2026-08-07 拉网关 OpenAPI spec 逐个核对：平台现有 69 个 POST 视频端点，其中 22 个
图生视频**全部**在 FAL 队列面 /queue/... 下，首帧一律是 URL 形态字段（image_url /
start_image_url），同日实测送 base64 dataURI 无一能用。原 SufyVideoProvider 建在
OpenAI 风格 /v1/videos + input_reference dataURI 上，是过时的接口形状——在它上面打的
两处补丁方向错了，一并回退：
- _needs_image_list / _IMAGE_LIST_MODELS 里新增的 kling-v3-omni / kling-v3
- _assert_reference_registered / ReferenceIgnoredError 及其 3 条测试
新增 FalQueueVideoProvider 与旧实现并存（没有实测证据说 /v1/videos 已坏，sora 系可能
仍只在那一面）。要点：
1) 模型 → 端点的显式硬表 FAL_I2V_ENDPOINTS，不拼路径。每家有三样东西不同且都猜不出
来：提交路径的型号段；首帧字段名（同是 kling，o3 / v2.5-turbo 叫 image_url，
v3 / v2.6 / o1 叫 start_image_url）；轮询前缀（**不是**提交路径 + /requests，
kling 六个型号共用 /queue/fal-ai/kling-video/requests/{id}）。未登记的模型抛
UnknownVideoModelError，不做前缀匹配、不做兜底——猜出一条"存在但语义不同"的路径
（如把 image-to-video 猜成 reference-to-video）会正常出片、正常计费。
2) i2v 契约冲突：Protocol 收 bytes，FAL 面只吃公网 URL。选择"provider 自己适配"，
Protocol 签名不动——新增 FirstFrameUploader port，provider 构造时必传，内部把补边
后的首帧换成 URL。调用方零改动；母版已在公网时用 PreUploadedFirstFrame 复用该
URL、不重传。
3) 失败一律显式抛错，不静默降级：spec 明写「任务失败时后端也返回 COMPLETED，通过
detail 区分」，故 COMPLETED 还要查 detail；认不出的 status 当失败（继续轮询会把
"协议变了"伪装成"生成太慢"）；超时抛 VideoJobTimeoutError；参数校验在上传首帧之前
完成；下载复用既有 _download（重试 + 长度校验，治"视频已生成、费用已产生，下载断
一次整单作废"）。
FAL 面鉴权是 Authorization: Key（不是 Bearer），base_url 需从 /v1 退回网关根
（/queue 与 /v1 平级）。两处都有 spec 依据，已写进注释与测试。
37 条新测试全程 mock 不联网；11 个变异（错端点 / 错字段名 / 错轮询前缀 / 去掉各处抛错
/ 去掉下载重试 / 参数校验挪到上传后）逐个确认能被测到，全部 KILLED。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
两处，都是 2026-08-07 用三个全新角色母版实测出来的。 1) u2netp 对闭合区域天然失灵 四足角色腿间的背景是一块被主体围住的空隙，显著性模型把它当成主体内部，整块底色 留在产物里；轮廓上还带一圈底色描边。母版底色是刻意生成的纯色、均匀度极高（实测 四角标准差 1.0–1.2），拿它做一次窄阈值清理正好补上这个洞。 阈值必须窄。实测一个铁锈橙毛 (222,130,70) 的角色配玫红底 (222,41,124)：两者红通道 完全相同、欧氏距离仅 104。先后试过两版宽阈值 chroma，都把橙毛判成半透明并去"反解"， 越解越坏（先成橄榄绿、再成亮绿）。取 38 时橙毛 d≈117 完全不受影响，而闭合空隙里的 背景 d≈0 干净移除。三个角色残留 2.54%/0.44%/1.25% → 0.17%/0.21%/0.26%。 与"按颜色抠是死路"那条规则的边界：那条说的是拿颜色当**主体判据**（白底浅色角色会 被抠穿）。这里主体判据仍是 u2netp，颜色只用来**做减法**，绝不新增主体像素；底色不够 均匀时（四角 std > 8）直接跳过，等于不清理。 2) 去掉 onnxruntime 缺失时的静默兜底 旧行为是回落到"取四角主色做 chroma-key"。两个问题：猜背景色——白底母版四角就是白色， 浅色角色与背景撞色会被抠穿；静默——开发机上看着能跑、输出其实是坏的，要到产物验收 才发现。改为抛 RuntimeError。 五条回归测试，变异测试确认有效：阈值放宽到 120（误伤橙毛）、去掉均匀性守卫、清理系数 允许 >1（凭空造主体）、恢复静默兜底，各有用例失败；还原后 7 passed。
rebase 到 main 时解冲突取了主线的 uv.lock，但 framework/pyproject.toml 取了本分支的， 后者少了主线用户模块加的 passlib[bcrypt] / redis / resend —— CI 装依赖时按 pyproject 解析，于是 conftest.py 导入 bcrypt 失败（ModuleNotFoundError，本地因 venv 里已装而没暴露）。 主线的 pyproject 已含本分支需要的全部依赖（onnxruntime<1.24 / qiniu / pillow / numpy， 连注释都是从这条线过去的），故直接取主线版本，两边并集自然成立。uv lock --check 通过。
机器审 PR 1024XEngineer#179 P1。成品 URL 是网关响应里的绝对地址(正常指向 CDN,异常可以是 网关返回的任意地址),原实现复用带 Authorization 的网关 client 直接 GET。httpx 只在跨源**重定向**时才自动摘 Authorization,对一开始就跨源的直连请求会原样带上 client 级 headers —— API key 因此发给了那个域名。 改法: - 按目标地址判定后显式摘凭证,不是一律摘。网关也可能签发自己域名下的下载链接, 那条路径摘了头就是 401,所以同源保留、跨源摘掉 Authorization 与 Cookie。 - Proxy-Authorization 不动:它是给代理的,与目标是否同源无关。 - 同源判据对齐 httpx 自己的 `_redirect_headers`(scheme + host + 端口), 未 import 其私有函数,免得被上游改名。 - 请求改为进重试循环之前构造,非 http(s) 地址在发出任何一次请求之前就炸。 - 2026-08-05 实测挣来的三次退避重试与 Content-Length 校验原样保留(视频已生成、 费用已产生,断一次不能整单作废),FAL 面调用处那句"用同一个 client 带鉴权头取" 的注释同步更正 —— 它正是这个泄漏的出处。 变异验证 13 个:12 被杀。唯一存活的是单独拆掉"默认端口补齐" —— httpx 0.28 已把 :443/:80 归一化成 port=None,该行与 scheme 比较互为冗余,两条同时拆即被杀。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
POST /generation/image 是可达端点，ImageTaskExecutor 默认实例化 SufyImageProvider， 而该类的 gen_image 直接抛 NotImplementedError —— 每个图像任务都稳定走到 FAILED。 端点看着可用、实际必失败，是本仓最忌讳的形态（机器审逮到）。 实现要点： - 走 OpenAI 兼容的 /chat/completions 面，参考图以 data URI 塞进 content 数组。 与 i2v 的提交-轮询-下载三段式是完全不同的调用形状，不复用 VideoProvider 通路。 - 对整个响应 JSON 正则取 data URI，不猜 message.content 的层级：不同网关包裹层级 不一致，猜错的代价是"调用成功、费用已产生、但我们报没图"。 - 空图重试 3 次。模型偶发返回一条不含图的正常响应；这与 _download 的网络重试是两 码事，后者治连接断。 - 校验 base64 解出的字节数下限 5000。响应里可能带几十字节的占位串，当图存下去就是 一个打不开的文件。 - 取不到有效图抛 RuntimeError，不返回空 bytes：上游会把返回值直接上传对象存储并写 进任务结果，0 字节的"成功"就是用户看到的裂图。 通路取自已跑通的实现（同日用它出过三张角色母版），非新写。 测试 5 条，全 mock 无付费调用，逐条做过变异测试： 把重试改成 1 次 / 去掉字节下限校验 / 丢掉参考图 / 拿不到图返回空 bytes / 成功后不 早退，五个变异各让 1~3 条用例变红。
对抗复查自己今天这笔实现时发现的两处：
一、路径此前硬编码 "/chat/completions"，而 AIProviderSettings.chat_completions_path
本来就在配置里、零消费方 —— 正是本轮在删的那类字段。改成读配置。
二、更要紧：同一把 key 下不同网关的模型目录**不一样**。实测 GET /v1/models：
一个网关 73 个模型、一个图像模型都没有；另一个 134 个、含本模块的默认模型
（2026-08-10 实测）。配错 AI_BASE_URL 时原始报错只是一条裸 404，读的人无从判断
该改配置还是改模型名。现在 400/404 一律翻译成指向 GET {base}/models 的错误。
这条修的是"错误信息不可操作"，不是"配置错误本身"——后者要在部署侧确认网关目录里
确实有所用模型，代码管不了。
测试 +3（路径来自配置、400/404 给出目录提示）。变异测试：路径写死 1 条红、去掉错误
翻译 2 条红。
放大看交付帧，主体内部有透明洞，背景直接透出来。2026-08-11 在归档角色 「林间斥候」走路的 121 帧真实视频帧（1280×720）上把成因拆开量了一遍： - u2netp 自己在主体内部造的洞：8 帧抽样里 6 帧为 0 —— 不是主要成因； - 真正的成因是键控误杀：_flat_bg_penalty 每帧杀掉 820~2346 个 u2netp 判为 主体的像素。角色浅肤色 (243,221,200) 到母版灰底 (219,219,220) 的欧氏距离 只有 31.3，窄于 _KEY_KILL=38，于是大腿、小臂这些浅色皮肤被当底色抠掉。 这些被误杀的像素被主体围住，就是「封闭空洞」，填回去即修复。 **只按「不与画面边界连通」判定会把两腿之间填实。** 直觉上腿间空隙从下方通到 画幅底边所以天然安全，实测不成立：迈步相里两只靴子在下方交叠，把空隙彻底封死。 121 帧里 80 帧存在这种封闭的底色空隙，共 25173 像素；只判连通性的朴素版把这 25173 像素**全部**填成主体（最惨单帧 src_024 填掉 3172 像素，两条腿焊在一起， 截图见验证记录）。归档的 04_走路_原画帧/frame_03 同样有 129 像素的封闭腿间空隙。 所以判据是连通性 + 颜色两条一起：一个透明连通域只要「碰到画幅边界」或者 「里面存在任何一个确实是底色的像素」，就不是洞。两条否决合成一次扩散，种子 = 边界上的透明像素 ∪ 底色像素。实测结果： - 25173 个真空隙像素，守卫版填掉 0 个，朴素版填掉 25173 个； - 121 帧合计填回 51273 个被误杀的主体像素（朴素版 82118，多出来的就是空隙）； - alpha 只增不减，改动值只能是 1.0，RGB 通道不碰 —— 没有洞的帧逐像素不变。 _HOLE_BG_TOL=14 的取值有实测依据：视频帧里纯背景区域的色距 p99.9≈6.5、 最大 11.1（压缩噪点），而被误杀的浅肤色连通域中位色距 ≥17.1，14 落在这条间隙里。 扩散不用逐像素 BFS：1280×720 约 92 万像素，纯 Python BFS 要几十秒，抠图是逐帧 调用的扛不住。改成按行/列游程传播，一个 pass 推过整条游程。实测填洞单独耗时 34ms，cutout 端到端 0.44s/帧。scipy 不在依赖里，没有为此新增依赖。 顺手把四角估底色抽成 _bg_key()，让「底色是什么」只有一个真相源 —— 键控清理和 填洞必须按同一个 key 判，否则一个把某块当背景清掉、另一个又把它当主体填回来。 变异测试（9 个变异逐个改坏实现 → 确认对应用例变红 → 还原，全部被杀）： M1 去掉颜色守卫（种子只剩边界，即朴素设计）→ closed_leg_gap 红 M2 去掉边界种子 → border_touching 红 M3/M4 _spread 只做行传播 / 只做列传播 → spread_is_four_connected 红 M5 去掉「底不是纯色就停手」的早退 → non_flat_background 红 M6 填成 0.5 而不是 1.0 → enclosed_hole_is_filled 红 M7 _HOLE_BG_TOL 放大到 200 → enclosed_hole_is_filled 红 M8 _HOLE_BG_TOL 归零 → closed_leg_gap 红 M9 丢掉「封闭」条件 → closed_leg_gap 等 4 条红 另外 _spread 与逐像素 BFS 在 300 组随机掩码 + 螺旋形上逐点等价（用例里留了 25 组）。 CI: ruff / lint-imports(2 contracts kept) / pytest 185 passed 全过。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
人工评审指出 providers 层硬编码过多。拆开看是三类，处理方式不同： **改进配置**（本次做的）：三条能力各自的模型型号。 `AIProviderSettings` 加 `video_model` / `image_model` / `fal_video_model`，默认值即当前 实测在用的型号，部署侧可用 AI_VIDEO_MODEL / AI_IMAGE_MODEL / AI_FAL_VIDEO_MODEL 覆盖。 分成三个字段而不是共用已有的 `model`：三条能力同时在用不同模型，共用一个意味着换其中 一条把另外两条也换了。显式传参仍优先于配置，方便 A/B 对比时不必改环境变量。 **留在代码里**（本次不做，理由写进配置类的注释）：哪个模型吃 image_list、哪个吃 input_reference、FAL 队列路径长什么样。这些不是运行参数，是该模型的 API 形状事实，改变 的是请求怎么构造。放进配置会把"填错了会怎样"从部署期推到运行期 —— 字段塞错不会立刻 报错，任务照常 queued，直到生成阶段才 failed，而费用可能已经产生（2026-07-29 实测）。 **暂不处理**：重试次数与字节下限。可配置化，但现在提出去只增加配置面，等真要调再说。 顺带修一个这批测试逮到的真 bug：`FalQueueVideoProvider` 的构造期校验发生在型号解析 **之前**，于是 `model=None`（表示"用配置里的"）会被直接拿去查端点表，报"模型 None 不在 表里"—— 走默认路径就构造失败。改成先解析型号再校验。 测试 +5，5 条变异全部杀掉（共用一个字段 / 忽略配置写回硬编码 / 显式传参被配置覆盖 / 配置里补上请求形状字段 / 校验挪回解析之前）。
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August 11, 2026 09:18
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Codecov Report❌ Patch coverage is 📢 Thoughts on this report? Let us know! |
评审质疑「为什么还需要一层不该理解业务的东西」（指 FirstFrameUploader）。查证后我认同， 但比他说的更彻底：**整个 FAL 队列面从未被真实调用过** —— app / ai_engine 里零引用， 产品链路走不到它，唯一的"引用"是 interfaces.py 里一句 docstring 指路。 删掉的理由与 GenRoute 只列有实现的路线是同一条，也是我在这批 PR 里反复引用的判据： 没有消费方的代码等于死代码，它让调用方以为该能力已具备。我一边用这条原则删掉 ActionSpec.fps / loop、一边留着 412 行未验证的 provider，是自相矛盾的。 删除：FalQueueVideoProvider / FirstFrameUploader / PreUploadedFirstFrame / FAL_I2V_ENDPOINTS 与端点映射 / 三个 FAL 专用异常 / config.fal_video_model / 28 条 FAL 测试。sufy.py 从 740 行降到 343 行。 保留一段注释记下两个实测挣来的事实，避免将来重新摸索：FAL 面只吃公网 URL 不吃 base64 （塞 base64 会 queued 之后在生成阶段才 failed，费用可能已产生）；鉴权头是 `Authorization: Key`，路径与 /v1 平级。 顺带把 VideoProvider 的 docstring 改成正面依据：**入参恒为 bytes**，因为 ai_engine 必须 持有 bytes —— master_check 预检、master_prep 预处理、像素化锁色板全都读母版像素；改传 URL 的话 ai_engine 还得自己下载回来。某厂商只吃 URL 属该 provider 自己的适配问题， 在 provider 内部转换，不把差异漏给上层。 代价如实说明：veo / seedance 只在 FAL 面，而实测 veo 的走路步态比 kling 更自然。真要接 时连同一次真实调用一起加回，归档里有完整的接入记录，重写成本不高。
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August 11, 2026 09:39
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CI 的 codecov/patch 报红，查证后是真缺口：`SufyVideoProvider.i2v` —— **产品唯一的付费 路径** —— 一条测试都没有。sufy.py 覆盖率 72%，未覆盖的正是提交/轮询/下载三段式与首帧 处理。matte.py 的 `cutout` 装配顺序同样零覆盖。 补 sufy 7 条（sufy.py 72% → 99%）： - 完整付费路径：提交拿 job id → 轮询到 completed → 下载 mp4 - 首帧必须是 JPEG data URI。PNG base64 会让任务 status=failed（VENDOR_FAILED， 2026-07-22 实测，33s fail-fast）—— 这条错在提交之后才报，本地看不出来 - 首帧按目标画布**补边不拉伸**：拉伸会改角色比例，而母版比例是角色一致性的一部分 - failed / cancelled 立刻抛，不把剩余轮询预算耗完（钱已经花了，尽快暴露原因更有用） - 轮询预算用尽抛错而不返回空 bytes（空 bytes 会被当视频送进抽帧，报"无可解码帧"， 真正的原因被埋掉） - 首帧字段按模型选（塞错字段任务照常 queued，直到生成阶段才 failed，费用可能已产生） 补 matte 3 条（matte.py 71% → 93%）：cutout 输出 RGBA、**RGB 通道不被改动**（改了会让 后续像素化锁色板取到被改过的颜色）、清理与填洞的**调用顺序**（反过来会把刚填上的像素 又清掉，且不报错）。真实推理需要 4.7MB onnx 权重，CI 里下不到也不该下，故用假 session 只覆盖装配逻辑。 顺带修一个测试逮到的真 bug：`poll_interval=0` 会在 `max_min * 60 // poll` 处除零，报 ZeroDivisionError，读的人完全看不出是配错了参数。改为构造期拒绝非正数。 9 条变异全部杀掉。其中"补边不拉伸"第一版是摆设 —— 纯色图拉伸后对称两点颜色照样相同， M3 存活；改成在源图里放一个偏心方块、量它在成品里的宽高比（补边≈1.0，拉伸≈2.67） 才真能杀掉。 另记一个操作教训：变异测试期间用 `git checkout -- <file>` 还原，会把同文件里**尚未提交** 的改动一起丢掉（守卫被静默还原，表现为"还原后测试仍红"）。变异 harness 一律用脚本内的 文本备份还原，并在结束时校验 sha256。
视频路线的纯计算层，零 windup 依赖（只用 PIL + numpy），可独立测试。
slicing/ 视频 → 帧序列
extract 解码；loop 循环类动作抽单步态周期；oneshot 一次性动作裁区间；
quality 帧质量诊断（死帧 / 糊帧判据，只作诊断不进选帧，理由见 loop docstring）
postprocess/ 帧 → 交付级序列帧
pixelate 母版是像素画时吸附母版网格 + 锁母版色板，否则通用量化
pack 脚线对齐 / sprite sheet / GIF
rootmotion 逐帧时长（关键帧加长定格，等时长会让动作发飘）
prompt/ + master_prep.py 按动作类型选提示词、按动作预处理母版
两处实测挣得的修复一并带上：
1) 画布横向裁切（postprocess/pack.py）
align_bottom_center 的三条缩放分支只按高度定标，是"主体是纵向长条"的人形先验。
横向长条主体按同一系数缩放后宽度超出 cell，被 alpha_composite 以负 dest 静默丢像素，
PIL 不报错。裁切悬崖 w/h ≈ 1.61；实测狐狸母版 w/h=1.78 丢 27px（鼻尖+尾尖），
w/h=2.0 只剩 79.9% 内容。加宽度兜底 fill_w=0.96；人形 w/h 0.3–1.1 时该约束恒不生效，
产物逐像素不变。
2) 步态周期误检（slicing/loop.py）三个坑，四段真 i2v 视频实测
a. 角色整体平移让 d(p) 单调上升，argmin 滑到搜索窗边界交出假周期。
实测骷髅走路：不消平移时曲线 40/56 段在上升，只剩 22/42/52 三个浅坑，argmin=22；
加 _deskew 消平移后整条曲线只剩一个局部极小，正是真周期 56（凹陷深度 2.68）。
b. 搜索窗上界 n//2 把真周期挡在窗外（待机真周期 62 > pmax 60）。改为 total*0.6。
c. 谐波：22 接近真周期的一半，半周期闭环 = 末帧接回首帧时左右腿瞬间互换。
改为在基周期整数倍里按归一化接缝复选，优先最小倍数。
测不到可信凹陷（prominence < 0.25）时判"无周期"，退化成全片均匀取、不硬闭环——
实测骑士待机只有 31 帧，旧算法曲线单调、argmin 落在搜索窗下界 6 交出边界假值。
实测对照（n=16，接缝 = 末→首差 ÷ 组内相邻差均值，越接近 1 越闭合）
骷髅走路 3.07→1.96 ｜ 骑士走路 1.29→0.87 ｜ 骑士待机 9.31→1.39 ｜ 骑士奔跑 1.77→0.81
待机那条最直观：旧算法写出的 GIF 只有 6 帧——16 帧里 10 帧逐像素重复，被 PIL 自动去重。
消融：改善全部来自 _deskew + 谐波复选。追加的"死帧避让 + 冻结裁剪"两个样本无变化、
两个变差（奔跑接缝 0.81→2.00），已回退，quality 只留作诊断。
`frame_durations` 参与每一次出参构造，`prepare_master` 参与每一次 jump / attack 生成， 此前两者均无直接覆盖。21 个用例，锁行为不锁具体数值。 frame_durations - 动作间必须有区分度（idle > walk > run）——等时长会让动作发飘、没有重量感 - 关键帧定格必须真的比邻帧长，且只定格一帧 - 未知动作要有可用兜底，不能返回 0 或抛错（上游动作类型可能先于本模块扩展） - 越界 key_frame 不炸（帧数由选帧决定，调用方未必对齐） - hold_ms 小于基准时长时取基准，定格不能反而变快 prepare_master - jump / attack 必须补顶部空间，否则腾空 / 过顶挥砍会顶出视频画面上沿被裁 （实测 attack 15/72 帧触顶） - 其余动作必须**原样**返回同一对象，无谓重编码会引入压缩损失 - 补的边在顶部、原图贴底（贴反了动作会往下出画） - ratio 越小顶部留白越多；jump 需要的空间多于 attack - 非法 ratio 抛 ValueError 已做变异测试，五处故意引入的错误全部被捕获： 抹掉动作间时长区分度 → 2 failed 关键帧不定格 → 1 failed jump/attack 不补顶部空间 → 3 failed 补边加在底部而非顶部 → 1 failed jump 与 attack 用同一 ratio → 1 failed 还原后 21 passed。不是写完就绿。
_gray() 与 _SMALL=48 此前在 slicing/loop.py 与 slicing/quality.py 各有一份完整拷贝。 两处必须在同一尺度上看帧，否则算出的差异量不可比；而分叉不会报错、只在数据上体现 ——调一边的降采样尺寸，另一边悄悄保持 48，两个模块的指标从此不再可比。 收成 slicing/_frames.py 唯一定义（SMALL / gray）。行为不变。
ai_engine 的 pyproject 声明了 imageio / av（抽帧必需），而 rebase 解冲突时 uv.lock 取的是主线版本，两者不一致：uv lock --check 报 lockfile needs to be updated。 本地 venv 里恰好装过这两个包，故本地测试没暴露；CI 用 --frozen 装依赖时会缺。 重锁时带 UV_DEFAULT_INDEX=阿里云镜像 —— 直接 uv lock 会把全仓 90 处包源改写成 pypi.org，产出两千多行与本次改动无关的 diff（主线 Dockerfile 定的就是这个镜像源）。 重锁后：阿里源 90 处、pypi 0 处，只新增 627 行（两个新包及其依赖树）。
机器审在 PR 1024XEngineer#180 报的两条 P1,加相邻边界扫描的发现。共同判据:返回长度恒等于 n, 凡是给不出 n 帧的入参一律报错,绝不静默交出一个长度自洽的短序列。 pick_oneshot: - n=1 撞 /(n-1) 除零(P1)。改为取"关键姿势"单帧:airborne 取脚线最高(顶点), swing 取能量峰后一帧(命中瞬间);不取区间首帧(蓄力,和待机一个样)也不取中点 (动作区间前后不对称,中点落在蓄力段)。 - n<=0 原本静默返回 [](range(n) 为空,连除零都不报)→ 显式拒绝。 - 源帧不足原本原样返回一个短序列 → 报错并报出两个数字。 - 动作区间被裁到不足 n 帧时原本直接返回该区间(14 帧输入请求 12 帧只回 9 帧), 改为把窗口放宽回来;动作贴视频尾部时缺口退回左边补,保证 n 帧互不重复。 - kind 拼错不再静默按 swing 处理(判据用错会裁出"看起来对"的错区间)。 pick_cycle: - n<=0 拒绝(P1)。实际机制与机器审所述不同:_offsets(P, 0) 并不除零(range(n) 为空, k*P/n 没被求值);真实路径是检出周期时走到 M[idx[-1], idx[0]] 抛 IndexError,而 测不到周期时**静默返回 []** —— 后者更危险。 - 源帧不足改为报错(原本原样返回)。 - n=1 显式取 medoid:单帧"循环"没有接缝也没有相位,原实现靠 nan 比较的意外结果返回首帧。 测试:两个文件各补边界用例,含 n=1..len(frames) 全量扫长度与不重复性。 变异验证 22 个错法,21 个被杀;唯一存活(区间放宽只往右补)经 1,565,565 组 (total, n, start, end) 穷举确认为等价变异 —— 长度契约完全一致,只有窗口位置不同。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
机器审 P2：iio.imread 会把 (T, H, W, C) 整个 materialize 出来，而我们只要其中 8~16 帧。 实测（14 段真实 i2v 视频，进程 RSS 峰值，非 tracemalloc）： - 121 帧 720p，抽 16 帧：488 MiB → 126 MiB，降 74% - 同一段抽 8 帧：460 MiB → 98 MiB，降 79% - 抽 150 帧（周期检测用的 extract_all_frames_bytes）：858 MiB → 498 MiB，降 42% 最后一条如实说明降幅边界：它保留全部 121 帧，省掉的只是那个完整 ndarray，保留帧本身 该占的内存还在。并发 worker 叠加时这仍是主要占用项。 正确性：改造前后在 14 段真实视频 × n=8/16/150 共 42 组上抽出的帧**逐像素完全相同**。 n=1 取首帧的既有约定保持不变（关键姿势的选择归 pick_oneshot，不由抽帧层猜）。 帧数来源：先读容器元数据（在 14 段真实视频上与实际帧数全部一致），拿不到正整数就退回 逐帧计数——计数不保留帧、内存不涨。按错的帧数算下标会抽出错位的帧，那是"帧数对、内容 错"的静默失败，多解一遍换一个确定的数划算。 顺带：imageio 分支的 except Exception 加了 warning 日志。它此前把"我们自己算错下标"和 "环境里没装 imageio"混为一谈，两者都表现为悄悄换用 ffmpeg 分支、产出看着正常的帧。 测试 11 条（tests/test_extract_streaming.py），含下标边界、抽到的是首尾与均匀分布那几帧、 要的比有的多时不补帧、元数据报 0 或抛错时退回计数。做过变异测试：改回 imread 让两条变红。 其中一条最初是摆设——炸弹抛 AssertionError 被 except Exception 吞掉、静默走 ffmpeg 后照 样绿，改成 BaseException 子类才真能杀掉变异；docstring 里写明了这个坑。
契约断言（DTO 自身）留在 feat/character-domain-models，不 import 上层包；本分片引入 prompt 模块，配套的实现侧断言就该落在这里：类型注解不是运行期约束，把校验写成 `SIDE if facing == Facing.SIDE else FRONT` 的二分时，"sidee" 会静默落到 FRONT 模板—— 正面走的提示词配侧面母版，模型靠转身调和矛盾，调用方什么错都收不到。 4 条：四个 build_* 拒绝非法 facing、枚举与合法字符串等价、walk 按 facing 选对模板体、 其余 build_* 同样按 facing 切换。
交付帧一直是 256×256 方形，而项目的 sprite 尺寸是 sprite_width×sprite_height
（API 允许 32~2048，且宽高各自独立、可非方）。上层拿到 256 的帧再缩到项目尺寸，
问题不是"糊一点"：那一步用 Image.thumbnail，而 **thumbnail 只缩不放**。
2026-08-11 实测复刻上层这段逻辑，喂一张主体高 157px、脚线 0.92 的 256 交付帧：
目标 512×512 → 画布 512，主体仍 157px（根本没放大），脚线 0.92 → 0.709
目标 384×384 → 画布 384，主体仍 157px， 脚线 0.92 → 0.779
目标 128×128 → 画布 128，主体 78px， 脚线 0.914（缩小这侧正常）
也就是说放大方向上，align_bottom_center 刚对齐好的脚线被整体挪高，角色不站在地上，
跨动作对齐（ref_height 那套）也一起失效。根治办法是引擎一次就出到目标尺寸。
align_bottom_center 本来就接受 cell，按 cell 出 512 时主体高度实测 154 → 308，
确实翻倍；缺的只是**非方形**能力：cell 只能出方形，非方 sprite 仍得回到上层补边。
本次加 cell_h（None = 方形 cell×cell，默认行为不变），并把体内的几何拆成
cw（宽：水平居中、宽度兜底）与 ch（高：脚线、占高定标），不许串轴。
实测（同一组帧，ref_height=300）：
默认 canvas 256×256 主体高 159 脚线 0.918 水平中心 0.498
cell=512 canvas 512×512 主体高 317 脚线 0.920 水平中心 0.500
cell=384,h=512 canvas 384×512 主体高 317 脚线 0.920 水平中心 0.500
cell=128,h=192 canvas 128×192 主体高 119 脚线 0.917 水平中心 0.496
**默认行为逐像素不变**：default / ref_height / preserve_lift / 宽主体兜底 /
cell=128 / cell=512 六个用例改动前后 sha256 完全一致；另有用例钉死
"不传 cell_h" 与 "cell_h=cell" 两种写法逐像素相同。
几何用比例表达（foot_line / fill_h / fill_w），换画布尺寸不改变构图，所以母版入口
预检与出帧仍共用同一套几何 —— master_check.REJECT_ASPECT = 2*FILL_W/FILL_H 里
本来就没有 cell，与画布像素尺寸无关。用例
test_subject_fill_ratio_is_scale_invariant 在 128/256/512/1024 四档上钉死这条。
顺带：cell/cell_h 非正数改为报错。PIL 允许建 0×0 的图、alpha_composite 也不报错，
静默出一张空图要到落库或前端才暴露。
变异测试（8 个变异逐个改坏 → 确认变红 → 还原，全部被杀）：
P1 cell_h 默认写死 256 → doubling_cell_doubles_subject_height 红
P2 主体占高改按画布宽算 → non_square_applies_each_axis 红
P3 脚线改按画布宽算 → non_square_applies_each_axis 红
P4 水平居中改按画布高算 → non_square_applies_each_axis 红
P5 宽度兜底改按画布高算 → width_fallback_uses_canvas_width 红
P6 去掉画布尺寸校验 → non_positive_canvas_raises 红
P7 全透明兜底退回 256 方形 → all_transparent_honour_canvas 红
P8 出帧画布忽略请求值 → 另外 3 条红（默认档下该变异是恒等，测不到属正常）
本提交只动 ai_engine；把尺寸从 app 传进引擎的接线在上层分支。
CI: ruff / lint-imports(2 contracts kept) / pytest 255 passed 全过。
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server 与生成引擎之间的唯一边界，以及"哪个动作走哪条生成路线"这个架构决策。 ports/ server 只 import 这里，由 CI 的 import-linter 分层门禁强制。 CharacterGeneratorPort.generate(card, action, master, progress) -> GeneratedAction 边界：ai_engine 只产出帧 bytes + 逐帧时长，不碰存储 / 数据库 / 任务状态。母版由 server 从 Character.reference_image_url 取好以 bytes 传入；产出的帧由 server 上传 对象存储、写 character_data。依据是"谁掌握租户与配额上下文"——bucket、路径规则、 归属项目、配额全在 server；ai_engine 自持存储等于把租户概念下沉到一个只做图像计算 的层。代价是帧 bytes 在内存过一次（16 帧 512×512 RGBA ≈ 16MB，可接受）。 strategy/ ROUTE_MATRIX 是实测挣得的架构契约，改它 = 改产线。 walk / run / jump / attack / idle -> VIDEO_I2V；hit -> PER_FRAME 依据：逐帧独立生成锁不住"哪条腿在前"（踢踏舞），视频天生连贯、腿自然交替； hit 这类离散姿势单帧可编辑价值高、无连续步态。Refs 1024XEngineer#35 1024XEngineer#53。 impl/CharacterGenerator 选路线 -> strategy.derive 出帧 -> 脚线对齐 -> GeneratedAction。 与 1024XEngineer#53 原设计的两处差异： 1) idle 从 PROC_IDLE 改走 VIDEO_I2V，GenRoute.PROC_IDLE 与 ProcIdleStrategy 一并移除。 1024XEngineer#53 原设计 idle 走 ¥0 的程序化局部呼吸（Idle-B），实测做不出可用效果，放弃，认这份 i2v 的钱。不留没有实现的枚举值。 2) 未实现的路线抛错，不返回空帧。 旧桩实现 return [b""] * n_frames，调用方拿到的 GeneratedAction 帧数对、时长对、 无异常——完全像一次成功的生成。server 会把 N 个 0 字节文件传上对象存储、写进 character_data，用户看到 N 张裂图，排查时不会想到是路线没实现。 现在 PerFrameStrategy 调用即抛 NotImplementedError；装配表缺该路线时抛错并报出 已装配了哪些；strategy 吐出空帧时抛 ValueError。四条回归测试拿旧实现对照过， 确认在修复前全部失败。 另记录 ROUTE_MATRIX 形状的已知边界：它是「动作类型 → 路线」一对一映射，隐含前提是 "路线由动作的物理性质唯一决定"。该前提对逐帧 / 视频成立，但对渲染出帧路线不成立—— 同一个 walk 走 i2v 还是走渲染，取决于该角色有没有 3D 模型，那是 server 才知道的事。 接入第三条路线前须先定「路线选择由谁决定」。 本分支 stack 在 feat/character-domain-models、feat/provider-interfaces-and-matte、 feat/ai-engine-frame-toolkit 之上，那三个合并后 rebase。
管线内部按 PIL.Image 处理，跨模块边界（strategy → generator → ports 出参）按 PNG bytes 传递。这对转换此前在 strategy/concrete.py 与 impl/character_generator.py 各写了一份完整 拷贝，收成 _imgio.py 唯一定义（to_png / from_png）。编码参数一旦分叉，会在"某些帧丢了 alpha"这类只在画面上体现、不报错的地方出问题。 同步 stack：本分支重新对齐到 feat/character-domain-models、feat/provider-interfaces-and-matte、 feat/ai-engine-frame-toolkit 的当前终态，同名文件与三者逐字节一致。
facing / loop / stylize / view 四个受限取值原先是裸 str,合法值只写在行尾注释里:
写成 "Side" / "sidee" 不报错、不告警,一路放行到 i2v 出片后才在画面上看出角色转了身,
一次误判的成本是一次付费生成。改成 Enum 后这类错误在构造 ActionSpec 时就是
ValidationError。prompt.build_* 是普通函数,注解不构成运行期约束,故各自显式过一遍
Facing() 构造(否则非法值会静默落到 FRONT 模板)。
n_frames 改成显式字段,不再由 len(poses) 推导 —— 视频路线根本不读 poses,推导等于
"想要 16 帧先编 16 条用不上的姿势描述",而读代码的人会以为那 16 条真的进了提示词。
只传 poses 的旧调用方行为不变;两者打架时抛错而不是猜哪个说了算。
CharacterCard.palette 删除:零消费方、无格式约定,而真正锁色的色板由
postprocess.master_pixel_spec 从母版像素量出来。留着它 = 调用方填了色板、管线照旧
用母版色板、不报错也不生效。CharacterCard 六个字段在 ai_engine 全零读取,不删,
但在 ports docstring 写清它是给未实现路线预留的入参。
顺带修掉三处同源问题:
- 帧数对账。pick_cycle / pick_oneshot 在源帧不足时静默少给,时长表按 len(frames)
现算所以产物自洽,server 看不出异常,用户拿到一段步子没走完的循环。
- 进度文案里的枚举取 .value。Python 3.11+ 改了 str-mixin 枚举 __format__,
f"{action.action}" 给的是 "ActionType.WALK"(3.12.13 实测),而这串字会变成
用户看到的 SSE 进度。
- fps/pixel_h/palette_size 的下界抄实现里已有的真实取值域,把"实现悄悄纠正入参"
(palette_size=1 被 max(2,…) 抬成 2)提前成入参报错。
测试全部做过变异验证:24 个变异逐个确认打红对应用例(其中一个变异抓出本次新写的
no-mutation 用例只覆盖了校验器三条出口中的一条,已补全参数化)。
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两头各加一道闸，方向相反：进门那道在**花钱之前**挡住不可能生成好的输入； 出门那道在钱已花完之后，让上层看得出"这次生成得怎么样"。 此前 ports 与 impl 里所有 raise 都在输出侧，对 master 不做任何前置判定。 2026-08-07 实测：喂一张"人物在画板前作画"的图请求 walk，全程无一处报错， 16 帧构图完整的错角色出完、钱花完。 check_master 判三类**本地零成本可判**的形态问题，不通过抛 MasterRejected： - UNDECODABLE 不是图 / 截断 - NO_SUBJECT 全透明或全同色，没有可动的东西 - SUBJECT_TOO_SMALL 包围盒最短边 < 8px（放大 20 倍是色块不是角色）， 或主体占比 < 0.1%（对角散落两粒噪点会把包围盒撑到整幅，边长检查全过） - ASPECT_TOO_WIDE 主体 w/h 超阈值，方形画布只能把角色硬缩成一条 REJECT_ASPECT 由交付画布几何推出（2*FILL_W/FILL_H）而非拍脑袋，并有测试锁住 这个推导关系——改了 pack.py 的填充比而这里不动，预检会放行一批下游装不下的母版。 MasterRejected 带机器可读的 code：server 据此选文案、判 4xx-不重试，与 NotImplementedError / 其他 ValueError（引擎侧问题，5xx，要人介入）分工明确。 判不了的（画的是不是角色、朝向对不对）不在此列，模块 docstring 写清"本层不判什么"。 GeneratedAction 此前只能表达"生成完了"，不能表达"生成得怎么样"：一段每帧都一样的 walk 与一段步态干净的 walk，帧数 / 时长 / fps 完全相同，调用方分辨不出。 三个字段各自不可由其他两个推导： - motion_scale 相邻帧差的**绝对**尺度。必须单独给：dead_frame_mask 两条判据都是 相对的，整段冻结时 d 全为 0、两条不等式变成 0<0，一帧死帧都报不出（实测 12 帧 全同报 0 死帧）——相对判据天生看不见"整体没动"。 - dead_frames 死帧下标（不是 numpy 掩码：跨出 ai_engine 的契约要"哪几帧"） - loop_seam 末帧接回首帧的跳幅 ÷ 相邻帧平均步长。在**对齐之后**量，量的是用户真正 看到的那组帧；分母为 0 返回 None 而不是 0.0——0.0 会被读成"完美闭环"。 一次性动作（jump/attack）不给：首尾姿态本就不同，给个必然难看的数会诱导错误决定。 刻意没有糊帧率：2026-08-05 实测 6 段真 i2v 没有一帧糊帧，加进来是恒等于 1 的常数。 引擎只如实报数、不代替上层判决：交付 / 重试 / 换母版是产品决策，阈值该由 server 按 场景定；且到这一步钱已花完，引擎单方面丢弃产物只是把损失变成两份。 底色采样此前贴边取。视频帧最外一两行/列常是**编码器边缘伪影**而非底色：实测 9 段真 i2v × 16 帧 = 144 帧，贴边采样时 26 帧（18%）被判"底不均匀"而跳过清理——底色清理在 真实路径上等于从不生效。逐一查证全部由最外圈造成（某视频最右一列整列纯黑 std 50.4， 待机视频最顶一行 std 8.4 恰好压线越过 8）。往里让 2px 后 144 帧零误跳，三张静态母版的 取样中位色一个字节未变。 17 条新用例。变异测试 6/6 全部被捕获：阈值改成硬编码、去掉占比检查、去掉最短边检查、 motion_scale 恒返回 1、loop_seam 分母为 0 时返回 0.0、贴边采样。 其中"去掉最短边检查"最初**没被杀**——样本用的小方块占比也不达标，占比那条接住了它。 换成细长条（占比 1.3% 远超下限，只有边长这条能拦）后才真正独立。写完就绿的测试等于没写。
ai_engine 的 pyproject 声明了 imageio / av（抽帧必需），而 rebase 解冲突时 uv.lock 取的是主线版本，两者不一致：uv lock --check 报 lockfile needs to be updated。 本地 venv 里恰好装过这两个包，故本地测试没暴露；CI 用 --frozen 装依赖时会缺。 重锁时带 UV_DEFAULT_INDEX=阿里云镜像 —— 直接 uv lock 会把全仓 90 处包源改写成 pypi.org，产出两千多行与本次改动无关的 diff（主线 Dockerfile 定的就是这个镜像源）。
机器审在本 PR 报的三条 P2，两条同源：契约里存在"能填/能读、但与另一处矛盾或不生效"的 字段。 一、GeneratedAction.fps 删除。它抄自入参，而 durations 按动作查表得来，两者描述同一段 素材的不同播放速度：fps=20 宣称 50ms/帧，walk 实际给 125ms/帧，取哪个看消费方心情。 逐帧 ms 严格更能表达（关键帧定格），所以保 durations、删 fps；真要单一帧率由消费方算。 连带删除 ActionSpec.fps（在 feat/character-domain-models 里，本分支同步）。 二、删掉一条为缺陷背书的测试。此处曾有 test_loop_mode_currently_changes_nothing，把 "传 pingpong / none 不改变任何一帧"钉成可执行事实，理由是"将来真接线时它会变红提醒 删注释"。那是把缺陷固化：调用方能为一段往返动画付费、拿到一段线性循环，而测试为这个 行为背书。现改为断言字段确实不存在——ActionSpec.loop 与 LoopMode 都已移除。 同理，test_generate_walk_is_wired_end_to_end 里的 `assert out.fps == action.fps` 换成断言时长确实来自动作查表（walk = 125ms/帧）。 三、抽帧改流式（改动本体在 feat/ai-engine-frame-toolkit，本分支同步）。121 帧 720p 真实 视频抽 16 帧，进程 RSS 峰值 488 → 126 MiB。 变异测试：把 GeneratedAction.fps 加回去 1 条红；把 durations 改成固定 50ms 不查表 1 条红。 CI：ruff / import-linter 2 contracts / pytest 276 passed。
引擎恒出 256 方形，项目的 sprite 尺寸由 app 层拿到帧之后再缩一次。那一步的代价
不是"糊一点"：它用 Image.thumbnail 补边，而 **thumbnail 只缩不放**。2026-08-11
复刻上层这段逻辑实测（喂主体高 157px、脚线 0.92 的 256 交付帧）：
目标 512×512 → 主体仍 157px（根本没放大），脚线 0.92 → 0.709
目标 384×384 → 主体仍 157px， 脚线 0.92 → 0.779
即放大方向上主体尺寸一点没涨（"成品放大看很糊"的直接来源），而且 _lastmile 刚
对齐好的脚线被整体挪高，角色不站在地上，ref_height 那套跨动作一致性也跟着失效。
故 CharacterGeneratorPort.generate 增加可选入参 canvas=(宽, 高)，一路传到
_lastmile → align_bottom_center(cell=宽, cell_h=高)，让引擎一次出到目标尺寸，
上层那次二次缩放整个消掉。
为什么放在 generate 的入参而不是 ActionSpec 的字段：画布尺寸是**项目级输出约束**，
不是动作规格。挂到 ActionSpec 上，每个动作各带一份尺寸，一旦不同动作填得不一致就
会静默破坏跨动作本体尺寸一致（ref_height 专门守的就是这条），而入参形式下它由
编排层一处给出。同时 windup_common 一个字段都不用动。
canvas=None 时行为与本提交之前**逐字节相同**（用例钉死：不传 canvas 与传
(256,256) 出参逐字节一致）。
实测（mock strategy + 真实对齐链，主体 60px）：
不传 画布 256×256
(512,512) 画布 512×512，主体高 / 256 档主体高 = 2.00×（翻倍）
(384,512) 画布 384×512，主体高与 (512,512) 完全相同 —— 高度几何只看画布高
(320,320) 整段 4 帧全部 320×320（不是只有第一帧生效）
母版入口预检与出帧仍共用同一套几何：master_check.REJECT_ASPECT = 2*FILL_W/FILL_H
里没有 cell，本就与画布像素尺寸无关；画布几何全部按比例表达，换尺寸不改变构图。
变异测试（5 个变异逐个改坏 → 确认变红 → 还原，全部被杀）：
G1 canvas 不往下传 _lastmile → canvas_512_doubles 等 3 条红
G2 只用宽、忽略高（退化成方形） → canvas_non_square 红
G3 宽高接反 → canvas_non_square 红
G4 canvas 给了也当没给 → canvas_512_doubles 等 3 条红
G5 丢掉 ref_height 定标 → canvas_omitted_keeps_default 红
**依赖上游分支**：本提交调用的 align_bottom_center(cell_h=...) 由
feat/ai-engine-frame-toolkit 的 5da358e 提供。本分支尚未同步该提交，故单独跑
pytest 会有 4 条 TypeError: unexpected keyword argument 'cell_h'。在工作区先打上
5da358e 的 pack.py 再跑，CI 全绿：ruff / lint-imports(2 contracts kept) /
pytest 283 passed。同步后即恢复。
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上一个提交让交付画布可以非方，这条紧接着补上被它架空的东西：master_check 的
REJECT_ASPECT 推导默认画布是方形 —— FILL_W 与 FILL_H 是**同一条边长**的两个比例。
画布能非方之后前提不成立了，同一条推导做下来是
R = 2 * (cw/ch) * FILL_W / FILL_H = REJECT_ASPECT * (cw/ch)
不跟着收的后果正是这条阈值最怕的那件事：**预检按方形判、出帧按非方出**。
2026-08-11 实测，一个刚好过检（w/h=3.0968）的主体在各档画布上的交付占高：
256×256 0.3086 512×512 0.3105 1024×1024 0.3105
384×512 0.2324 ← 阈值本意保证的下限是 FILL_H/2 = 0.31，被架空
新增 reject_aspect_for(canvas) 算实际上限，check_master 收可选 canvas，
CharacterGenerator 把**出帧用的同一个 canvas** 传给预检。
canvas=None 或方形画布时与本提交之前完全一致（用例钉死 128/256/512/1024 四档
以及 None 都等于原 REJECT_ASPECT）。
修好之后的不变式实测（源画幅放大到 3000×600 杜绝主体被源边界裁掉；处在各自比例
上限的主体，交付占高应恒等于 FILL_H/2 = 0.31）：
256×256 上限 3.0968 → 0.3086 512×512 上限 3.0968 → 0.3105
1024×1024 上限 3.0968 → 0.3105 384×512 上限 2.3226 → 0.3105
512×384 上限 4.1290 → 0.3099 128×192 上限 2.0645 → 0.3125
640×480 上限 4.1290 → 0.3104 2048×2048 上限 3.0968 → 0.3101
与 FILL_H/2 的最大偏差 0.0025（取整噪声量级）
即窄高画布收紧、宽扁画布放宽，两侧都回到同一条几何。
变异测试（5 个变异逐个改坏 → 确认变红 → 还原，全部被杀）：
M1 非方画布不收紧阈值 → narrow_canvas_tightens 等 3 条红
M2 宽高比取倒数（方向反了） → narrow_canvas_tightens 等 3 条红
M3 方形画布也被改动 → square_canvas_is_unchanged 红
M4 判定仍用写死的 REJECT_ASPECT → check_master_uses_the_canvas 红
M5 预检不吃 canvas → precheck_and_output_share_geometry 红
M5 一开始杀不掉（没有任何用例覆盖"预检与出帧用了不同 canvas"），补
test_precheck_and_output_share_the_same_canvas_geometry 之后才杀掉 —— 取一个夹在
方形阈值与 384×512 阈值之间的母版，方形放行、窄高必拒。
**依赖上游分支**：同 013520f，需要 feat/ai-engine-frame-toolkit 的 5da358e。
在工作区打上该提交的 pack.py 后跑，CI 全绿：ruff / lint-imports(2 contracts kept)
/ pytest 288 passed。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
johnnyzhang-eng
force-pushed
the
feat/ai-engine-ports-and-strategy
branch
from
August 11, 2026 10:08
35b41d7 to
5e63597
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变更内容
windup_ai_engine的对外契约与分流决策：ports/—CharacterGeneratorPort是 server 唯一入口，由 import-linter 的分层契约强制（app.web/app.worker不得直连ai_engine）strategy/—ROUTE_MATRIX动作类型 → 生成路线；VideoFrameStrategy实测通路impl/CharacterGenerator— 母版预检 → 选路线 → 出帧 → 脚线对齐 → 量成色 → 出参master_check+_subject— 入口可生成性预检生成路线矩阵（架构契约，改它 = 改产线）
pick_oneshot依据见 #35。另记录该矩阵形状的已知边界（写进
strategy/base.py注释，免得后来者按错误前提扩展）：它是「动作类型 → 路线」一对一映射，隐含前提是「路线由动作的物理性质唯一决定」。该前提对逐帧 / 视频成立，但对渲染出帧路线不成立——同一个 walk 走 i2v 还是走渲染，取决于该角色有没有 3D 模型，那是 server 才知道的事。四类静默失败修复
本仓吃过四次「看起来成功的错结果」，这批全部改成在边界上抛错。
1. 未实现的路线返回
[b""] * n_frames。 调用方拿到的GeneratedAction帧数对、时长对、无异常——完全像一次成功的生成。server 会把 N 个 0 字节文件传上对象存储、写进character_data，用户看到 N 张裂图，排查时不会想到是路线没实现。现在PerFrameStrategy调用即抛NotImplementedError；装配表缺该路线时抛错并报出已装配了哪些；strategy 吐出空帧时抛ValueError。2. 抽帧会静默少给帧。
pick_cycle/pick_oneshot在源帧不足时长度不足且不报错，而frame_durations(..., len(frames))按实际长度现算——时长表跟帧数自洽，server 看不出异常，用户拿到一段步子没走完的循环。加帧数对账，放在 generator 而不是某个 strategy 里，将来任何新路线都受同一约束。3. 入口零校验。 实测（2026-08-07）：喂一张「人物在画板前作画」的图请求 walk，全程无一处报错，产出 16 帧构图完整的错角色、钱花完。加
check_master预检，判四类本地零成本可判的形态问题——不可解码 / 无主体（全透明或全同色）/ 主体过小 / 比例过扁。MasterRejected带机器可读的code，与其他异常分工明确：它 = 调用方输入不行，同一张母版重试多少次都一样，server 该映射成 4xx、翻成「请换一张母版」、不要重试；NotImplementedError/ 其他ValueError= 引擎侧装配或产出出了问题，属 5xx、要人介入，让用户换母版是把锅甩错地方。阈值
REJECT_ASPECT由交付画布几何推出（2*FILL_W/FILL_H）而非拍定，并有测试锁住这个推导关系——改了pack.py的填充比而预检不动，就会放行一批下游装不下的母版。判不了的（画的是不是角色、朝向对不对）不在此列，模块 docstring 写清「本层不判什么、为什么」。
4. 出参无法表达成色。 一段每帧都一样的 walk 与一段步态干净的 walk，帧数 / 时长 / fps 完全相同，调用方分辨不出。加
ActionQuality，三个字段各自不可由其他两个推导：motion_scale相邻帧差的绝对尺度。必须单独给：dead_frame_mask两条判据都是相对的，整段冻结时 d 全为 0、两条不等式变成0<0，一帧死帧都报不出（实测 12 帧全同报 0 死帧）——相对判据天生看不见「整体没动」dead_frames死帧下标（不是 numpy 掩码：跨出 ai_engine 的契约要的是「哪几帧」）loop_seam末帧接回首帧的跳幅 ÷ 相邻帧平均步长。在对齐之后量，量的是用户真正看到的那组帧；分母为 0 返回None而不是0.0——0.0会被读成「完美闭环」。一次性动作不给：首尾姿态本就不同，发一个必然难看的数会诱导错误决定刻意没有糊帧率：2026-08-05 实测 6 段真 i2v 没有一帧糊帧，加进来是恒等于 1 的常数，上层拿它做不了任何决定。
引擎只如实报数、不代替上层判决：交付 / 重试 / 换母版是产品决策，阈值该由 server 按场景定；且到这一步钱已花完，引擎单方面丢弃产物只是把损失变成两份。
与 #53 原设计的两处差异
PROC_IDLE（¥0 程序化局部呼吸 Idle-B）VIDEO_I2V，PROC_IDLE枚举与ProcIdleStrategy一并移除一处顺手修掉的用户可见缺陷
Python 3.11+ 改了 str-mixin 枚举的
__format__：f"{action.action}"现在给出ActionType.WALK而不是walk（3.12.13 实测），而这串字经 server 变成用户看到的 SSE 进度文案。所有进度文案改取.value。边界（与作者对齐）
ai_engine只产出帧 bytes + 逐帧时长 + 成色，不碰存储 / 数据库 / 任务状态。依据是「谁掌握租户与配额上下文」——上传对象存储要知道 bucket、路径规则、归属项目、配额，这些全在 server；ai_engine若自持存储，等于把租户概念下沉到一个只做图像计算的层。代价是帧 bytes 在内存过一次（16 帧 512×512 RGBA ≈ 16MB，可接受；帧数或分辨率显著上升时需重估）。关联与依赖
Refs #171 · Refs #53 · Refs #35 · 是 #152 的前置
stack 声明：本分支 stack 在 #172 / #179 / #180 之上，那三个合并后 rebase，届时 diff 只剩
ports/strategy/impl/master_check这一层。本地验证
变异测试 6/6 被捕获：阈值改成硬编码、去掉占比检查、去掉最短边检查、
motion_scale恒返回 1、loop_seam分母为 0 时返回 0.0、抠图贴边采样。待对齐
CharacterCard的字段在ai_engine里零读取（视频路线的角色身份由母版图像承载，提示词只取action.facing，所以不同角色跑出来的提示词是同一份）。它是为逐帧路线（用desc组提示词）与渲染路线（model_3d_ref，见 #122）预留的入参，已在 ports docstring 写明。是否现在就精简，听评审意见。