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dnlgalleguillos/gauge-reference

根據參考圖片或節點編輯器截圖在 Blender 中重現外觀,然後測量匹配程度——色板、曝光(以光圈值表示)、對比度、色調、焦距、結構——並獲得數值修正。包含安全的工作區開始/結束和無頭節點樹讀取器。當被要求複製、匹配或複現圖像或著色器/幾何節點截圖時使用。

gauge-reference 是什麼?

這是一個專為 Blender 設計的 AI 助手技能,能夠精確地以數值方式匹配參考圖像的視覺外觀。它通過將參考圖像分解為可量化的屬性(如色板、曝光光圈值、對比度比值、色調通道和結構誤差)來運作,從而消除了主觀猜測。該技能提供了一個隔離的工作流程,自動保存和恢復相機、世界、渲染引擎和視圖設置,確保不會干擾使用者的主要場景。它支援各種 AI 編碼平台,包括 Claude Code、VS Code(透過 Cline 或 Roo Code)以及 Cursor,適用於 macOS 和 Linux 系統。使用者可以載入參考圖像和節點編輯器截圖,讓 AI 讀取並複寫節點樹,渲染測試圖像,然後接收精確的數值修正,以漸進方式達到指定的匹配容差(預設:曝光誤差在 0.35 光圈值以內,對比度比值在 0.85–1.15 之間等)。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/dnlgalleguillos/blender-gauge/tree/HEAD/skills/gauge-reference

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說明文件

Gauge reference

「讓它看起來像這樣」只有在數字說了才算完成。此技能將參考轉換為測量值,在隔離的集合中構建,並將每個渲染與目標進行比較。

權限順序

  1. 使用者寫下的內容(明確的數值和規則)。
  2. 節點截圖:決定連接和設定。
  3. 參考渲染:決定外觀。 你推斷而非讀取的任何內容都是假設:請在回覆中列出並讓使用者確認。

工作流程

  1. 開始隔離的工作區:scripts/workspace.py action=begin name=match1(儲存相機、世界、引擎、視圖設定;建立集合)。
  2. 讀取截圖:按照 references/reading-node-screenshots.md 的指導,將圖形以文字形式寫出(節點、關鍵值、連結),然後再開始建構。截圖中的小數字容易看錯;請標出有疑問的數值。
  3. 測量參考:scripts/ref_report.py image=ref.png 提供平均亮度、對比度、裁剪、飽和度、含佔比的 sRGB 十六進制色板以及 4x4 清晰度圖(顯示焦點所在)。scripts/ref_colors.py 讀取特定點的準確顏色;hex 是所見顏色,linear 是進入著色器的數值。
  4. 建構節點:使用 gauge.node_build / gauge.gn_make(請參閱 gauge-materials、gauge-geonodes),然後使用 scripts/node_text.py 重新讀取你建構的內容,並與你的轉錄文本進行比較。
  5. 小尺寸渲染,然後執行 scripts/ref_match.py image=mine.png reference=ref.png。每個未通過的檢查都會附帶一個數值修正:曝光(以光圈值表示,將光線乘以 2^−stops)、對比度比值、每個通道的色調、結構誤差。
  6. 一次更改一項,渲染,再次測量。當閾值通過時停止(預設值:曝光在 0.35 光圈值以內,對比度比值在 0.85–1.15 之間,色調在 0.04 以內,誤差 <= 0.08)。
  7. 結束:workspace.py action=end 恢復場景並列出它將刪除的內容;僅在使用者同意時傳入 confirm=true。

工具

腳本功能
ref_report.py此圖像中有什麼(以及它與另一圖像的差距)
ref_colors.py特定點的精確顏色
ref_match.py我的渲染是否足夠接近,以及需要更改什麼
node_text.py此材質/組/世界/合成器樹包含什麼
workspace.py開始/結束而不留下混亂

規則

  • 先匹配結構(構圖、形狀、光線方向),再匹配顏色,最後匹配細節。
  • 在調整顏色之前先修正曝光:1 光圈值的誤差會使每個顏色測量值產生偏移。
  • 50% 大小和 24 個樣本的渲染足以判斷上述所有項目。
  • 帶有壓縮或不同伽馬值的參考圖像並非精確:請信任色板和比值,而非單一像素。

Individual skills in this repo

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