能力概览
OCR 能力把「纸质 / 实物里的服饰信息」数字化：扫描古籍里的纹样、识别实拍服饰的形制要素、提取题跋文字。它和传统服饰域强绑定——识别结果优先标注考据来源，方便后续纹样再设计与文创开发。
核心特性
古籍 OCR
识别古籍中的纹样、款识、题跋文字，转成可检索文本。
纹样结构化
把纹样抽成可再设计的元素，标注寓意与朝代。
来源标注
识别结果绑定考据来源，守传统服饰真实性。
文创反哺
提取的纹样可进素材库，成为训练与再设计的金矿。
核心优势
同样是服饰 AI 平台，这些点让我们不一样；每一句都对应平台真实的设计约束，不是套话。
把实物变资产
古籍 / 实拍里的纹样、款识、题跋识别成可检索、可再设计的数字资产。
来源标注守红线
识别结果绑定朝代 / 出处，未授权实物不进训练集，合规优先。
本地批量安全
桌面端本地批量识别，原图不出本机，纹样直接进本地素材库。
它如何工作
上传扫描 / 实拍
古籍页、纹样图、服饰实拍。
OCR + 结构识别
文字识别 + 纹样 / 形制要素抽取。
来源标注
绑定朝代 / 出处，进入传统服饰域治理。
入库再设计
进素材库，可供纹样再设计与训练。
深度结合桌面端 Studio
桌面端 Studio 适合做「本地批量扫描数字化」：收藏的图谱、实物照片在本地批量识别，原图不传出本机；识别出的纹样直接进本地素材库，安全又高效。OCR 本地后端可离线运行。
亲手试一试 · 零旋钮体验
下面这个面板 1:1 还原你在前台真正面对的选择：先描述需求，再选「域 + 方式」，背后调哪个模型、走什么回退、扣多少积分，全部由后台调度中枢算好并明明白白展示。右侧「生成前体检」会实时跑双域分流 · 垂直性校验 · 传统服饰考据校验——这正是平台守住「只做服饰、传统不胡编」的底层逻辑。会员档是账户属性（不是旋钮），用来演示不同档位看到的可见方式与折扣差异。
演示说明：下方「调用溯源卡 · 公开计费」对文生图 / 图生图 / 视频 / 问答场景已接入平台真实调度（preview_dispatch 实时 dry-run，与线上出图 / 计费同源，不黑箱）；3D / OCR / 语音 / 训练 / 文案 / 客服 / 教学等场景暂无统一模型调度，按真实配置的方式白名单 + 示意候选展示（标注「示意」）。考据词典（朝代 / 形制 / 纹样）为演示「传统服饰强考据」体验，非真实考据库；真实模型的适配度 / 垂直拟合度随后台配置实时变化。
典型应用场景
透明与可控
OCR 与传统纹样提取严格守合规红线：识别结果标注来源，未授权实物不进训练集；本地批量识别阶段数据不出本机。
- 来源标注：纹样绑定朝代与出处
- 合规红线：未授权数据不进训练集
- 本地优先：桌面端批量识别不出本机
常见问题
OCR 会把我上传的古籍据为己有吗？
不会。本地识别阶段数据不出本机；识别出的纹样进你自己的素材库，是否用于训练由你授权决定。
提取的纹样能直接再设计吗？
可以。纹样被结构化后可进素材库，用于纹样再设计与风格训练，来源标注始终保留。
没有考据来源的纹样会怎么处理？
系统会标注「来源待核」，不会硬编出处；守传统服饰真实性，宁缺毋滥。
