图像转低多边形网格
输入一张照片，每个三角形预算输出一个可编辑的低多边形网格，每个网格通过固定相机与照片进行评分，并以四种独立方式进行计数。低多边形几何本身完成近似：没有纹理、广告牌、投影照片或未计数的几何图形来替代形状。
输入：参考图像（永不改变）、拍摄对象、预算。示例：examples/cat/ 位于仓库中（一只橘色虎斑猫，预算 100 / 200 / 500 / 1000）。
开始之前
| 情况 | 操作 |
|---|---|
| 一张照片，整个主体可见，背景简单 | 主流程 |
| 四足动物 | 提供的代理模板（fit_camera_proxy.py、build_proxy.py）是针对四足猫的；调整其先验参数 |
| 任何其他主体 | 先为其编写代理模板（每个部分使用广义圆柱体，catlib/skeleton.py 格式）；其余工具与主体无关 |
| 多张照片、视频或扫描 | 超出范围：仅一个视图、一个相机 |
| 用户需要颜色或纹理 | 仅支持平面颜色；开始前说明此限制 |
| 没有 Blender | 不支持：计数、组装和所有官方数据需要 Blender 5.2+ |
开始前说明：照片未显示的所有内容均为推断，而非验证。
工作流程
下面的 S 表示 skills/image-to-lowpoly/scripts。每个脚本接受 --case CASE（或 LOWPOLY_CASE）。在每个检查点发布带标签的图像（叠加、粘土、线框、八个视图）：先图像，后数字。
- 案例和参考。 创建
CASE/reference/reference.png（用户图像的字节级精确副本）以及包含其 SHA-256 的来源文件。永不重新生成、调整大小或编辑。 - 固定目标。 通过查看缩放裁剪区域（12 个清晰点：耳尖、眼睛、鼻子、四个爪点、尾基/中/尖，适用于猫；根据主体调整列表）来标注地标和图像窗口，然后运行
python3 $S/preflight_reference.py --case CASE。查看mask_overlay.png和landmarks_overlay.png。 遮罩排除地面阴影和胡须。 - 相机和代理。 运行
fit_camera_proxy.py --case CASE（CPU，数十分钟），然后运行build_proxy.py、build_proxy.py --lock和build_proxy.py --report。从八个视图查看代理：它代表了所有隐藏部分。然后冻结：在任何预算被评分之前，将参考、遮罩、地标、区域、相机、场景、代理和评估代码的哈希写入contract/FROZEN.json（references/contract.md）。 - 控制组。 对每个预算运行
make_decimation_baseline.py --case CASE --budget N：对代理进行精确到 N 的简化，以及共享精化器后的结果。这些是需要超越的数字。 - 按预算分配和构建。 为每个预算分配独立的工作目录
variants/<N>/（references/budget-worker.md）。编写分配表（区域、三角形、环数×边数、原因），构建至少两个实质不同的分配，对每个进行相同的简短精化，比较并选择。variants/<N>/build.py写入包含精确 N 个三角形（需断言）、区域、材质和地标附着的catmesh-1格式的mesh.json。一个封闭表面：将四肢、尾巴和耳朵焊接到主体中。 - 初始检查点。 运行
evaluate.py --case CASE --mesh variants/<N>/checkpoints/v0_initial/mesh.json --views。这是“初始”行。 - 精化、测量、查看、编辑、重复。 运行
refine_vertices.py（使用--flips、--freeze-verts处理面部和任何冻结套件）、evaluate.py，然后查看ref_overlay.png、ref_clay.png、ref_wire.png和八个视图。在叠加显示预算分配不当的地方进行有针对性的拓扑编辑。保留最佳验证检查点；新版本不一定胜出。 - 盲审。 运行
make_critic_packet.py --case CASE --round K打包照片和中性命名的粘土、线框和轮廓渲染。启动一个新的子代理，仅查看该文件夹；将其发现转化为预算中性的几何编辑。拒绝任何涉及纹理、卡片或未计数几何的建议。 - 最终化和汇总。 运行 `finalize_variant.py --case CASE --budget N --checkpoint TAG --reason