图片分析（在 DSH 里给文本模型长眼睛）

把任意图片变成结构化文本描述 + 检索标签，让 DSH（DeepSeek Harness）里的文本模型（DeepSeek 等，也支持换成其他文本模型）"看见"图片、基于图片内容推理。

前提条件（二选一）：用户须具备其一——① 本地视觉模型（Ollama 已装并运行 + 一个 vision 能力的模型）；或 ② OpenAI 兼容的视觉 API（任意服务商，需 API Key）。两种通道脚本都支持，-Provider local（默认）或 -Provider openai。

核心流程（三步）

对任意图片（单张或文件夹批量）：

1. 预处理：非 PNG/JPEG 格式（WebP/GIF/BMP/TIFF）统一转 PNG（无损）；长边 > 1080 等比缩放到 1080（可调）；
2. 分析：调用本地 Ollama 视觉模型（think: false 强制关思考），输出中文结构化描述 + 3-6 个检索标签；
3. 交付：返回描述文本（连同预处理信息：原尺寸/格式 → 处理后尺寸），供入库、提示词管理或注入上下文。

执行方式

方式 A（推荐）：调用同目录脚本 deepseek-eyes.ps1

# 单张图：本地 Ollama（默认通道）
& '...\deepseek-eyes.ps1' -ImagePath '<图片路径>'

# 单张图：OpenAI 兼容视觉 API
$env:VISION_API_KEY = '<你的Key>'          # 或 -ApiKey 参数
& '...\deepseek-eyes.ps1' -ImagePath '<图片路径>' -Provider openai -Model 'gpt-4o-mini'

# 批量：对文件夹内所有图片循环调用
Get-ChildItem '<文件夹>' -Include *.png,*.jpg,*.webp -Recurse | ForEach-Object {
  & '...\deepseek-eyes.ps1' -ImagePath $_.FullName
}

参数与环境变量（详见脚本 Get-Help）：

全部配置支持环境变量覆盖：VISION_PROVIDER / VISION_MODEL / VISION_ENDPOINT / VISION_API_KEY（优先级：参数 > 环境变量 > 默认）。

本地通道模型未装时先 ollama pull <模型>；查看本机模型：ollama list。

方式 B：内联执行（无脚本环境时）

# 1. 预处理：任意格式 -> PNG，长边缩放 1080
Add-Type -AssemblyName PresentationCore
function Convert-ImageForVision($src, $dst) {
  $fs = [IO.File]::OpenRead($src)
  $dec = [Windows.Media.Imaging.BitmapDecoder]::Create($fs, [Windows.Media.Imaging.BitmapCreateOptions]::None, [Windows.Media.Imaging.BitmapCacheOption]::OnLoad)
  $frame = $dec.Frames[0]
  $w = [double]$frame.PixelWidth; $h = [double]$frame.PixelHeight
  $long = [Math]::Max($w, $h)
  if ($long -gt 1080) {
    $scale = 1080.0 / $long; $tw = [int][Math]::Round($w*$scale); $th = [int][Math]::Round($h*$scale)
    $t = New-Object Windows.Media.Imaging.TransformedBitmap
    $t.BeginInit(); $t.Source = $frame; $t.Transform = New-Object Windows.Media.ScaleTransform ($tw/$w),($th/$h); $t.EndInit()
    $frame = $t
  }
  $enc = New-Object Windows.Media.Imaging.PngBitmapEncoder
  $enc.Frames.Add([Windows.Media.Imaging.BitmapFrame]::Create($frame))
  $out = [IO.File]::Create($dst); $enc.Save($out); $out.Close(); $fs.Close()
}
Convert-ImageForVision '<原图>' '<输出.png>'

# 2. 分析（必须 UTF-8 字节发送，见下方"关键坑"）
[Console]::OutputEncoding = [Text.Encoding]::UTF8
$img = [Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes('<输出.png>'))
$prompt = '请用中文详细描述这张图片的内容和画面元素（人物/动作/文字/形状/颜色/布局）。如果图中有文字请完整读出。最后给出 3-6 个检索标签（逗号分隔）。请具体、准确。'
$body = @{ model='<视觉模型>'; stream=$false; think=$false; options=@{ num_predict=700 }; messages=@(@{ role='user'; content=$prompt; images=@($img) }) } | ConvertTo-Json -Depth 8
$bytes = [System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes($body)   # 关键：UTF-8 字节
$r = Invoke-RestMethod -Uri 'http://127.0.0.1:11434/api/chat' -Method Post -ContentType 'application/json; charset=utf-8' -Body $bytes -TimeoutSec 600
$r.message.content

输出约定

• 中文结构化描述（内容 → 元素 → 文字 → 标签），供资产入库与提示词管理使用；
• 报告时附上预处理信息（原尺寸/格式 → 处理后尺寸），便于判断是否因缩放丢失细节；
• 需要更高细节（小字号 OCR、极密插画）时临时放宽长边到 1536，默认 1080。

设计依据（通用原则，任何机器适用）

• 为什么缩放：视觉模型按 patch 编码图像，分辨率过高时 token 数爆炸、上下文被图片吃满、速度骤降。实测 2560×1440 直喂约 3647 tokens，缩放到 1080 后约 713 tokens（降 80%），质量无感知损失。长边 1080 是"信息保留/上下文占用/速度"的平衡点。
• 为什么转 PNG：llama.cpp/Ollama 对 WebP 解码兼容性差（直读报 Failed to load image or audio file），PNG 无损且稳定。
• 为什么关思考：Qwen 系视觉模型默认开思考，token 全花在推理上，正文为空；think: false 必开。
• 关键坑——UTF-8 编码：Windows PowerShell 5.1 的 Invoke-RestMethod -Body <string> 按 ASCII 编码请求体，中文会变成 ?，模型误判为"乱码/问号"并跑偏。必须 [System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes($body) 以字节发送。

故障排查

实测记录（示例环境：RTX 5080 16GB / 32GB，Ollama 11598）