AI生图质量检测产品系统

AI生成的人物形象常出现肢体比例失衡、手指缺失/畸形、关节错位等不符合正常人体结构的问题，同时还存在服饰细节遗漏、画风与设定不符等缺陷。传统人工质检模式效率低、标准不统一，不仅大幅增加了后期修图成本，还会延误内容交付周期，严重制约了二次元IP可视化、虚拟角色创作等业务的规模化推进，亟需自动化的质量检测方案来解决这一行业痛点。

1. 角色姿态与肢体结构检测
自动识别二次元角色骨骼关键点，精准检测手指缺失/畸形、肢体比例失衡、关节错位等问题，输出姿态合规性评分与异常位置标注。

2. 核心元素完整性校验
基于设定库校验生成角色的服饰、道具、发型等核心元素是否完整，识别元素遗漏、形态偏差等问题，确保生图与原画设定一致。

3. 检测规则自定义配置
支持自定义姿态阈值、元素检测权重、质量评分标准，提供多风格二次元角色检测模板库，适配日系、国风、赛博朋克等不同画风需求。

4. 批量检测与结果处理
支持大批量生图文件上传检测，自动生成结构化检测报告；支持不合格生图一键推送至AI生图平台，传递优化参数完成重生成，形成质检闭环。

1. 数据集构建与优化
负责二次元角色姿态与生图质量检测专用数据集的全流程构建，收集日系、国风等多风格二次元角色图像样本，涵盖站姿、坐姿、动态战斗姿态等多种姿态；人工标注角色骨骼关键点、手指结构、核心服饰元素等信息，清洗模糊、标注错误的无效数据；通过数据增强（旋转、裁剪、色域变换）扩充样本量，提升数据集的多样性与代表性，为模型训练提供高质量数据支撑。

2. 模型选型与训练调优
调研并选型适配二次元图像的深度学习模型，基于开源姿态检测模型进行二次开发，针对手指缺失、关节错位等高频问题优化网络结构；搭建模型训练框架，设置合理的损失函数与迭代参数，通过多次实验调整模型权重，提升关键点检测的精准度；融合YOLO目标检测算法，训练角色核心元素识别子模型，实现姿态与元素的协同检测；通过混淆矩阵分析模型误差，迭代优化模型性能，最终使姿态异常识别准确率与元素完整性校验准确率均达到预期标准。

3. 核心算法开发与集成
独立开发姿态合规性判定算法，基于模型输出的骨骼关键点坐标，计算肢体角度、比例参数，设定合理阈值判断姿态是否符合人体结构；开发生图质量评分算法，融合姿态异常、元素缺失、画面畸变等多维度指标，输出量化质量分数；将姿态检测模型、元素识别模型与评分算法进行集成，打通“图像输入-模型推理-算法判定-结果输出”的技术链路，确保检测流程的高效与稳定。