docs(artimuse): align with code; add sample reproduction and description #163
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shijinpjlab
reviewed
Sep 4, 2025
docs/artimuse.md
Outdated
| `RuleImageArtimuse` 是一个基于 Artimuse API 的图像质量评估规则类，用于判断输入图像的质量是否达到合格标准。该规则通过调用 Artimuse 服务的图像评估接口，获取图像的总体评分和各个方面的详细评估结果。 | ||
| RuleImageArtimuse 基于 ArtiMuse 在线服务对输入图片进行美学质量评估。规则会创建评估任务并轮询状态，取得总体分数及服务端返回的细粒度信息；随后与阈值比较，给出 Good/Bad 判定，并在结果中回传完整的可解释信息。 | ||
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| 样例 20250903_203109_deb630bc 即是通过 Dingo 的本地执行引擎运行 RuleImageArtimuse 自动生成的输出。执行器会在指定的 output_path 下新建以时间戳和 8 位短 ID 组成的目录（形如 YYYYmmdd_HHMMSS_shortid），并写入 summary.json 以及逐条样本的明细 JSONL。该样例目录包含 Artimuse_Succeeded/BadImage.jsonl、Artimuse_Succeeded/GoodImage.jsonl 和 summary.json。 |
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这里理解错了，不要提及 样例 20250903_203109_deb630bc
写测试数据是怎么构造出来的，以及测试结果怎么跑出来
再分析测试结果就可以了，没有样例，别人也不知道样例是什么
shijinpjlab
reviewed
Sep 4, 2025
docs/artimuse.md
Outdated
| ## 概述 | ||
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| `RuleImageArtimuse` 是一个基于 Artimuse API 的图像质量评估规则类，用于判断输入图像的质量是否达到合格标准。该规则通过调用 Artimuse 服务的图像评估接口，获取图像的总体评分和各个方面的详细评估结果。 | ||
| RuleImageArtimuse 基于 ArtiMuse 在线服务对输入图片进行美学质量评估。规则会创建评估任务并轮询状态，取得总体分数及服务端返回的细粒度信息；随后与阈值比较，给出 Good/Bad 判定，并在结果中回传完整的可解释信息。 |
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Outdated
| `RuleImageArtimuse` 是一个基于 Artimuse API 的图像质量评估规则类，用于判断输入图像的质量是否达到合格标准。该规则通过调用 Artimuse 服务的图像评估接口，获取图像的总体评分和各个方面的详细评估结果。 | ||
| RuleImageArtimuse 基于 ArtiMuse 在线服务对输入图片进行美学质量评估。规则会创建评估任务并轮询状态，取得总体分数及服务端返回的细粒度信息；随后与阈值比较，给出 Good/Bad 判定，并在结果中回传完整的可解释信息。 | ||
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| 测试数据使用 JSONL 格式构造，每行一个 JSON 对象，至少包含 id 与 content 字段，其中 content 为可公网访问的图片 URL。项目中提供了 test/data/test_imgae_artimuse.jsonl 作为模板，亦可自行仿照编写，例如：{"id": "1", "content": "https://example.com/a.jpg"}，{"id": "2", "content": "https://example.com/b.jpg"}。 |
docs/artimuse.md
Outdated
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| 测试数据使用 JSONL 格式构造，每行一个 JSON 对象，至少包含 id 与 content 字段，其中 content 为可公网访问的图片 URL。项目中提供了 test/data/test_imgae_artimuse.jsonl 作为模板，亦可自行仿照编写，例如：{"id": "1", "content": "https://example.com/a.jpg"}，{"id": "2", "content": "https://example.com/b.jpg"}。 | ||
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| 在仓库根目录直接运行 python examples/artimuse/artimuse.py 即可调用在线 ArtiMuse 接口完成评估，或在自定义的 InputArgs 中设置 output_path 指向你的本地目录以指定输出位置。执行后，LocalExecutor 会在该目录下创建以时间戳与 8 位短 ID 命名的子目录，并写入 summary.json 与逐条样本的明细 JSONL，可通过命令 python -m dingo.run.vsl --input <输出目录> 打开静态页面查看结果。 |
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Outdated
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| 在仓库根目录直接运行 python examples/artimuse/artimuse.py 即可调用在线 ArtiMuse 接口完成评估，或在自定义的 InputArgs 中设置 output_path 指向你的本地目录以指定输出位置。执行后，LocalExecutor 会在该目录下创建以时间戳与 8 位短 ID 命名的子目录，并写入 summary.json 与逐条样本的明细 JSONL，可通过命令 python -m dingo.run.vsl --input <输出目录> 打开静态页面查看结果。 | ||
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| 评测结果的判定逻辑与代码一致：从服务端返回的 data 中读取 score_overall 与设定阈值比较，低于阈值判定为 BadImage，否则为 GoodImage；返回的 reason 字段保存了服务端 data 的字符串化 JSON，至少包含 phase 与 score_overall 等关键字段，便于后续分析与追溯。 |
e06084
reviewed
Sep 4, 2025
| @@ -1,8 +1,20 @@ | |||
| # Artimuse 图像质量评估规则 | |||
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可以按类似“替你们试过了，nano banana很能打”这的主题风格来写这篇推文
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