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25 诚实判据

✅ 已验证

一条硬门

写像素(set_pixels + ground)次数 ≤ 2

只允许背景铺黑(ground 一次,加上 Session 建文档时的一次底层写入)。其余每个像素要么来自矢量层,要么来自落笔。

job_trace.py 收尾自己数一遍并打印:

[check] 落笔 80669 笔 · 写像素 2 次 (只允许 BG_Base 的 1 次)

gauge.py 也读日志再数一遍。两处都过才算。

它拦住过什么

旧路线的成品,看起来是一张 8K 分层画,.kra 有 103 层、181 MB、降采样回 1x 对原图 38.74 dB。所有判据都是绿的。

它的日志:55 条记录,全是 set_pixels,一笔都没落。

它是把 1x 的像素分块升采样后塞进图层。没有这条门,它就通过了。

三个次级判据

在硬门之后,用来判「画得诚实不诚实」:

判据来源抓什么
empty < 44 dBmeasure.py假分辨率:大画布上没有对应尺度的信息
edge_ratio > 0.90measure.py撒噪声作弊:真实细节贴着边缘长,噪声铺满全图
阶梯指纹 < 源图gauge.py放大痕迹:1x 像素格放大后的周期信号

empty 单独用是反的第 33 章):诚实的 4x 重建确实不含 1024 以上的信息,它会给最该抓的 nearest 放大发绿灯。三条一起才拦得住。

判据本身要能被审计

每个数字要能回答「在哪块、怎么量的」:

  • gauge.py 打印归一化宽度和特写窗口的坐标
  • 每个探针的 docstring 写明判据、判读方法和锚点
  • stages/ 保留每一阶段的 PNG,任何一步可以单独重量

没量过的东西写明未验证。 这本书里 📐 和 🧪 的标记就是这条规矩的落地。