Module 02 · Crop Trainer

智能裁画训练

上传画作样本，AI 自动检测边界；对检测不理想的样本手动拖拽四个角点微调，保存为训练样本，持续优化裁画模型。

1 · 上传训练样本
点击上传或拖拽画作图片
支持 JPG / PNG，建议高分辨率原图
等待上传
4 · 已收集训练样本 (0)
暂无训练样本。完成上方标注后点击「保存为训练样本」。
5 · 服务器图库（全部已上传作品）
正在加载服务器图库…
6 · 远程训练（GPU 算力）

训练样本保存在本平台。配置 GPU 机器 SSH 信息后，点「发起训练任务」即全自动：平台自动 SSH 唤醒 GPU 机器 → 自动下载训练模块、安装依赖 → 自动训练 → 模型权重自动回传。GPU 机器平时不运行任何进程。

⚙️ GPU 机器 SSH 配置（配置后全自动：自动下载模块+装依赖+训练+回传，GPU 机器平时不运行任何进程）

密码经 Fernet 加密存储。GPU 机器需能被平台访问（公网 IP 或 Tailscale/frp）。首次运行会自动下载训练模块并 pip install 依赖，后续运行跳过下载。

暂无训练任务
手动运行 worker（不使用 SSH 自动启动时） 
# 仅在不配置 SSH 自动启动时需要手动操作：
# 1) 解压训练模块并安装依赖
unzip painting_rectification.zip && cd painting_rectification
pip install -r requirements.txt
# 2) 运行 worker 领取任务（--once 跑完自动退出）
python tools/remote_worker.py --server https://www.baoziwen.com/artwork-digitizer --token bzw-train-826188Bzw --once

已配置 SSH 自动启动时无需手动操作：平台会自动下载模块、安装依赖、启动 worker。数据保留原则：样本与角点始终在平台，worker 仅获取任务副本、回传模型权重。