目前实测了3轮2.5小时也就是9000秒期间没有发生退出，都完整运行下来了，运行周期是3.1minutes/次，后两次测试发生了大量的队列占满不知道是不是频次太高？还需要进一步测试来确定，如果这个测试没问题，从早上8点开始到10.30一次，10.30到下午1点，1点到3.30，4点-7点。一天这么4轮感觉差不多，每40分钟断一次去折腾感觉还是会分神。

2024-8-20更新：

今天的3轮测试1次顺利。1次发生了不明原因的点击图片，导致后续出错，我不清楚这种情况是不是后续会自我调整回来从之前的记录看来好像是可以的。还有一次软件退出了。看来并不是完全稳定的，不过也不要太在意，总之继续观察运行状态。

blend使用方面经过这两天的测试，目前我想到的用法如下：

1.为整体建筑装饰添加某种色调或者图案风格，比如图2是由图1中从左到右的f1 f2 f3 blend而成，这种blend3通过两个建筑的整体结构和排布来定出建筑风格基调确保出图结果为建筑整体，可以看出来较为优秀的结果是由f1中的柱式cornice解析插图和中式古建筑彩画解析图引导而成的，图3用极为不规则的壁画或者像图1这个集成电路抽象艺术来引导，彩绘、色调的重排就会十分“剑走偏锋”从而使得绝大多数情况不尽如人意。那么由此可以推断，想要“小幅度”（我所认为的小幅度，实际上这种色调、彩绘涂装对于世界范围内的建筑装饰可以说已经是构成另一个体系了）的对建筑装饰的色调、彩绘做创新、个性化，那么f1的原料图引导应该是对f2、f3中目标建筑整体构建拆分后给出个性化涂装色彩，这种pattern book式的部件解析图网上有不少关键词可以去生成所以问题不大。

不过这是针对一个20240804这一批次blend测试的结论，我还没有用这个结论优化f1来验证，理想中状态可以把龙凤热带壁纸和芯片电路抽象图先设法弄到建筑部件解析图上然后再来blend3可以使这两种十分大胆、随意的彩绘布置到任意的建筑整体立面上。

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这两天开始测试midjourney自动blend批量生产建筑装饰创新，目前遇到的问题是经常会退出断线，断线频率在1小时左右，原因目前不明，要保证每组blend尽量少的损失么，把单次自动暂停设置为40分钟比较好，省的总是心里不踏实要两边跑。在下载方面为了避免频道闪退，在一开始保证prefer auto dm即可把输出给到midjourney bot而且这样做不用按u键放大，在浏览器打开图片，用copytab插件批量复制url，再用wfdownloadapp批量下载图片。大约50分钟停一下去房间里新开一个频道，然后o键继续，目前由于是刚开始还没适应这种模式，其实这个模式倒是蛮符合我开始设定的每天定时工作流的。

几天下来，差不多是一天200个图，这还是我有选择的下载并不是所有的图。目前我还没有明确的下载依据，就是随着眼缘。一开始用这套自动化程序的目的是为了产出新的建筑装饰、多样的房型排列、图案、雕塑。目前我还没有进一步对产出的图做系列扩展，在midjourney本身的体系是用vary strong/vary sutble来扩展，那样虽然连续性高，但是难以从住宅、办公楼、医院、学校、商场这样的不同建筑类型来形成系列。我们说罗马建筑、art deco建筑、中式建筑等等都伴随着一些建筑装饰、部件、图案、雕塑应用在不同功能的建筑上。比如希腊柱式用到艾欧尼亚建筑可以在市政厅、财宝储藏室、神殿、运动场、剧院等多种建筑上。在midjourney中的扩展，我的思路是/imagine a building/an apartment building/a city hall/a shopping mall + 图片链接 –iw 2-3 iw越高风格和原图越像，这样可以使一个局部装饰部件或者完整的建筑转化为指定的建筑类型，从而扩展出全系列建筑，甚至可以通过图片本身的特征自定义出一种全新功能的建筑。就好比剧院、运动场这些，中式建筑基本是空白，那有没有可能构造出来？更进一步就是构造出当今世界还不存在的建筑类型，那么是先有某种活动还是先有某种建筑？像下面3组图，一眼望去会觉得很诡异，确实有许多一时间难以用语言形容的部件、材质、布局、色彩、装饰手法，但同时很难去构思说这样的装饰传达了什么情感可以作为什么历史上从未出现过的建筑功能，衍生出独特的人文，这部分可以让文心一言ai试试看。

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由于midjourney手动提交1天搞下来大改只能收集150个图，非常疲惫而且会经历排队等待、队列占满导致的沮丧、进退两难。于是我想捣鼓一个自动提交的程序，经过这一天我大概看出来行为模式是用建筑装饰特征的图+楼面房型排列来实现建筑风格的生产。根据chatgpt的说法可以根据屏幕坐标来控制.exe文件中的/blend 命令实现自动化上传？我觉得可以试试看，用笔记本电脑全天开着自动匹配来生成素材？一方面是穷举几个文件夹中的图片排列组合使用/blend。还有一个是/imagine + 关键词，关键词应该是一个txt文件按照行来读取关键词，关键词提前准备好。还有一个是/describe + 图片链接，图片链接这一块通过selenium交互浏览器，批量抓取pinterest收藏的facade。

以下4天的进度跟踪是/blend的实现。主要依托pyautogui控制鼠标和键盘行为，遇到的难点有中文路径，自动暂停、手动暂停与任务执行时间关系、状态的计算。在这个过程中我觉得自动暂停、手动暂停控制执行任务的这个逻辑可以通用到其他日后类似需求的程序当中。另外就是制作程序时，遇到需要时长测试的先把任务部分简化为print输出，把时长放缩使周期缩短，这样能快速调试。当然这一整天的程序逻辑部分我丝毫没有去研究，完全就靠人工智能的概率论去蒙，做到了我理想状态的“我不懂，但我知道随心所欲”。

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txt版本切分章节不能包含图片，而且大多数电子书不是txt而是pdf或者epub。最近找到个很强大的电子书网站汇书网，不少书都能找到文字型pdf。修改pdf15mb以内的可以上iLovePDF | Online PDF tools for PDF lovers上修改标题以确定章节分隔标识符，pdf切分还有个好处是可以保留书中的插图，然而kimi、百度、阿里的ai目前还无法解读图片内容，所以艺术建筑装饰绘画类的书籍没法给出更进一步的启发，不过现在图像识别技术已经很成熟了估计再过段时间会支持。我测试了下按照章节切割数理类的书籍让kimi解读，也可以获得概要以及让它扮演提问型研究员和出题老师促进学习。

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最近发现家里附近2公里左右江宁路有个茑屋书店氛围不错去看了几次书，正当我对书店里的书做了一番准备想后期陆陆续续看时，我偶然间尝试用kimi概括整理电子书，发现它的概括整理还不错，花了一天时间手动复制章节给它概括。

chatgpt似乎不支持长文概括，或者说免费版的不支持，暂时还没找到可以免费用chatgpt4的办法。通义千问和kimi我测试后发现它虽然可以支持10几万字的长文本，但是长文本下要求概括章节则会发生假装概括的样子，比如让它概括第1章它会夹带其他章节的内容，为了使它的概括更为精确需要切分章节内容。手动搞，再一个个复制的话，一本40万字的书大约需要大半天完成。于是我想到自动切分章节，再用浏览器自动交互程序批量上传章节让kimi分析。

章节切分的逻辑是搜索第x章+“ ”（空格）到第x+1章+“ ”（空格），因为书中可能包含提及“第x章”的字符串因此首先要手动处理下每一章标题使其符合格式。通过这个程序能批量完成多本书的章节切分。

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在完成模型制作后，对部件选中批量命名，然后data name from object使网格体名称能够规范化。在SendToUE的工作流中，网格体的名称是static mesh名称，物体名称是场景中的actor名称。对于同一网格体的部件会有多个instance对象，理想中的状况是选中其中一个instance对象烘焙而不需要所有的instance都拿去烘焙，我搜了很久并没有找到对若干包含多组instance的物体选中其中单个instance的办法。后来我想了个思路，既然有插件可以对instance操控必然是可以获取instance的，那么按照网格体分类获取其data name然后移动到各自的collection里面，再从collection着手选取其中一个对象，那么就能实现我的想法了。然而我对python几乎没什么印象了，更别说还要去啃blender python的api文档。抱着死马当活马医的态度，我试了下用kimi人工智能和chatgpt，居然在一番循序渐进的诱导下成功做出了这两段代码。

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