DeepSeek Harness 插件 · 本机 Stable Diffusion 生图八件套 + 违规分流协议（A 档 / C 档）· 跨机器零适配

让 DeepSeek Harness 直接调用你电脑里的 Stable Diffusion WebUI 生图：不用提前打开 SD（首次调用自动以纯 API 模式拉起）、不用改任何路径——装上插件就能用。

正式版正式发布

每次运行前先释放显存（8G 卡上三方抢卡的治本手段）。

• 实测问题：SD 常驻 2.5-5G + 抠图（YOLO-World + SAM）2-3G + 8B 视觉模型 5278MB —— 都常驻时只剩 0.46G。后果就是抠图 CUDA OOM（python 被原生崩掉、只报「没有输出」）和审核被挤到 CPU（40-180s）。
• 修法：Ensure-Vram 在每个「要显存」的步骤开跑前按需释放对面那一侧 —— 抠图前 / 审核前让 A1111 卸载 checkpoint（出图时自动重载，用户无感）；素体出图前 / 最终出图前 / 收工后让本地模型服务卸掉常驻模型（keep_alive:0）。 只在剩余显存低于 -VramMinFreeGb（默认 4G）时才动手；-NoVramRelease 可整体关掉。
• 实测效果：0.46G → 7.02G（+6.56G）；另一个场景 4.98G → 7.08G。
• 顺带：审核现在能在 GPU 上跑（实测 11.9s 出分，而不是 40-65s 的 CPU 兜底）。

审核模型换成能识图的视觉模型；审核范围严格限制在技术性内容。

• 默认模型改成 qwen3-vl:8b（本机在册、能识图）：itsailor/qwen3.6-fable 那类量化创作模型是纯文本的（模型卡写明 vision 不可用、图片被静默忽略），做不了看图审核。插件页 vlmModel 仍可改，但脚本在「指定模型不在本机」时会回退到第一个 vl/vision 模型并提示。
• 审核只许碰技术性内容：新增 system 约束（原生 /api/chat 与 /v1 兼容端点都带）——「你是生成图的结构缺陷检测器，唯一任务是检查人物解剖结构是否崩坏，只输出 0-100 分；禁止评价 / 描述 / 审查 / 拒绝画面内容：不判断题材、不判断服装与裸露程度、不涉及性内容、不做合规 / 道德 / 安全判断、不复述画面」。用户问句同样写明「只许输出分数，不许评论画面内容」；「画风=一致」的识别问句也加了「只判断画风（技术属性）」。
• 解析只认数字：先认 SCORE=<n>，否则取第一个 0-100 的整数（813 这类跳过）；空白回答先 Trim 再判空。所以即使模型多嘴评价了内容，也不会进入打分逻辑。
• 真机验证：review score = 100（≥75 过关），elapsed 40.7s。

素体不再额外生成；蒙版补部件；视觉审核「一致失效」的真因与修法。

• 有参考图时跳过素体自检迭代（图生图 / 蒙版重绘）：参考图本身就是底图，不再多出一张 inject_00N.png；文生图照旧。
• 审核失效真因（真机复现 score=-1 / 180s 超时）：① 送审原图太大（先降分辨率，长边 768）；② 走 /v1/chat/completions 对思考型模型不认 think:false（content 恒空，改用原生 /api/chat + think:false + num_predict=1024，11.9s 出 SCORE=100）；③ 空白回答在 PowerShell 里是真值，-not $raw 判空失效（先 Trim）。配 -VlmTimeoutSec 可调超时，拿不到分数会打印模型原话与耗时。
• 蒙版：衣服词表补 sleeves / detached sleeves / hood / cloak / shawl / scarf，检测框上限 2→--max-boxes 3，肩线守卫 8%→4%，连通块面积写进 notes。
• 「qwen3.6-fable」的真实身份：社区模型 itsailor/qwen3.6-fable（22GB，模型卡写明 vision 不可用）；同名的 parable/qwen3-fable 2.33GB。

插件页开关「视觉模型审核是否启动」+ 审核模型换成 qwen3.6-fable + 审核范围扩到「人物肢体」。

• 新设置 vlmReview（默认 true）：C 档是否启用视觉模型审核。设为 false → 生成的命令带 -NoVlmReview → 不探活、不冷启动、不加载模型、不打分（连参考图「画风=一致」的识别也不调模型），直接按迭代次数出满 N 张弹多选让你自己挑。适合「不想让本机模型介入审核」的场景。
• 新设置 vlmModel（默认 qwen3.6-fable）：审核用哪个模型，会写成 -VlmModel "<模型名>" 传给脚本。⚠️ 本机现在的模型是 qwen3-vl:8b / qwen3.5:latest / qwen2.5-coder:7b / qwen2.5-abliterate:14b，没有 qwen3.6-fable，Ollama 官方库里也查不到这个名字（registry.ollama.ai/v2/library/qwen3.6-fable 返回 404）——要么 ollama create qwen3.6-fable -f Modelfile 自建/导入，要么把插件页这一项改成已有的视觉模型；脚本在「指定模型不在本机」时会打印「本机枚举到哪些 + 怎么拉/怎么建」并回退到第一个 vl/vision 模型，不阻断出图。
• 审核范围扩到整条肢体：问句从「脸 + 手」变成三类——① 脸部（对称/无多余/五官错位/畸形融化）② 手部（五指齐全/多指少指/扭曲粘连）③ 肢体（手臂与腿是否各两条、左右对称、多肢少肢、关节反向错位、四肢畸形粘连、躯干与四肢比例失衡）。
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插件页多一个开关：自动抠图要不要跑，你自己选。

• 新设置 maskAutoSegment（默认 true）：C 档是否允许自动抠图（YOLO-World + SAM 现算蒙版）。 设为 false → 生成的命令带 -NoAutoMask → 完全不加载检测模型（那条 python 链路不启动）， 改用几何区域蒙版（上半/下半/中间/四周，按画面比例画）或你在表单里手填的 box: / 蒙版图。 适合「抠图脚本在这台机器上老崩 / 不想让脚本动 GPU」的场景。
• 修掉截图里那个「抠图脚本没有输出」：真机复现了——cuda 下检测模型会把 python 进程直接崩掉 （连一行 JSON 都没打，PowerShell 只能报「没有输出」）；同一条命令加 --device cpu 100% 成功， 且结果逐像素一致（覆盖 13.01%）。所以：① 失败说明现在带 python 退出码 + stderr 尾巴（不再是一句话）； ② 自动用 CPU 重试一次并把过程打印出来；③ 抠图彻底失败时不再 exit 1，而是预填几何区域蒙版继续出图。
• 抠图失败不再让表单空着：以前只留一句「蒙版栏保持可编辑，请你填 box:/路径/区域名」（用户不知道填什么）； 现在按替换目标预填「下半（衣服）/ 上半（脸）/ 四周（背景）/ 中间（主体）」，点确定就能跑，仍可改。
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本地视觉模型可以彻底关掉：插件设置 vlmAutoStart。

• 设为 false 时，sd_inject 生成的 C 档命令会在末尾追加 -NoVlmStart：视觉模型服务没起就跳过质检（出满 N 张让你自己挑），绝不偷偷在你机器上拉起 ollama serve。默认 true（= 没起就冷启动，见 v0.9.17）。
• 两种关法：① 插件设置 vlmAutoStart: false（写进 profile 的 cordis.patch.yml，需重启 dsh 生效）；② 单条命令上带 -NoVlmStart（立即生效，只影响这一次）。
• 已经关掉本地服务时，行为与「视觉模型本来就不可用」完全一致：照常出图，只是没有脸/手自动打分。

本地视觉模型自动冷启动；C 档跑完产物目录只留成品。

• 视觉模型冷启动：脸/手质检与「画风=一致」的参考图识别都靠本机 Ollama 上的 qwen3-vl:8b。以前它没起就静默降级（素体只出一张、最终出图变成「出满 N 张让你自己挑」）——你看到的就是「插件没质检」。现在：没起就自动 ollama serve 并轮询到就绪（默认 60s，-VlmStartTimeout 可调；-NoVlmStart 关掉），失败只降级不阻断。本机实测：Ollama 停着 → 冷启动 7.9 秒就绪 → 枚举到 qwen3-vl:8b。
• 显存提醒：8G 卡上 SD 常驻时 8B 视觉模型装不进显存（会走 CPU / 部分卸载），这时会明确告诉你「本次质检会明显变慢」，而不是让你以为卡死。
• 跑完只留成品：premask-*.png、它的 _overlay.png、命中率总览图这类中间图，以前会堆在产物目录里；现在跑完自动清理（逐个打印「已清理中间图: xxx」），命中率总览图默认写进迭代临时目录随目录一起清。要留图排查加 -KeepWorkFiles，会把清单列给你。
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抠图不再被显存打挂；衣服蒙版不再只留一块；新增「蒙版命中率体检」——蒙版准不准不用再靠人眼猜。

• SAM 显存自适应 + 兜底：同一个参考图、同一条命令，22:10 抠得出、23:16 直接 CUDA out of memory（A1111 常驻，ViT-L 要更多显存）→ 旧代码报 ok:false，你看到的就是「蒙版没生效」，而且时好时坏。现在：剩余显存 ≥4.5G 才全分辨率上 cuda、3.0–4.5G 降到 640px、<3.0G 直接走 CPU；SAM 万一还是挂，用检测框生成粗蒙版（与人物剪影相交、必要时裁到躯干带）兜底，不再整条失败。
• 衣服连通块合并：旧逻辑「只留最大连通块」，同一件衣服被 SAM 拆开时会丢掉袖子/裙摆那一侧；现在按「≥ 最大块 18% 且总覆盖 ≤32%」保留同件的多块。
• 新增 sd-mask-qa.py 蒙版命中率体检：拿「参考图 / 本次蒙版 / 本次成品」逐像素判 命中 / 命中未改 / 外溢 / 正确保留，外加「疑似漏掉衣料」标记，输出数字 + 一张总览图（绿=已改 / 黄=未改 / 红=外溢 / 品红=疑似漏检）。C-1b 出图后自动跑，产品旁边落一张 qa-<成品名>.png。
• 想测蒙版，用中性提示词就够（例如「把衣服换成红色长裙」）：蒙版外的残留衣料就是漏检。用「脱衣」类提示词反而自带陷阱 —— 模型会主动画「半脱的衣服」，那看着像漏检，其实那块像素已经改过（实测数字：蒙版内已改 72.9%、蒙版外被改仅 0.03%）。
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修 C 档蒙版不完善：四周（背景）这条路径整条是死的（换背景/自动判成换背景时，拿不到蒙版 → 原图等于白给）。

• 根因（真跑确认）：New-RegionMask 里 $rects 从未初始化 —— $rects += @{...} 从 $null 起步拿到的是 Hashtable 不是数组，环形要加第 4 块矩形时直接抛 Item has already been added. Key in dictionary: 'Y'；异常打断整句 → 蒙版为空 → 落到 C-1a。单矩形形状（上半/下半/中间/box）只是碰巧还能用，所以之前的「像素校验」全绿、坑一直藏着。
• 修：函数开头补 $rects = @()，删掉 $rects = $rects 空操作。
• 区域蒙版改按「参考图的最终出图尺寸」生成：以前按表单比例/画质画蒙版、出图尺寸再被参考图覆写、蒙版再被缩放一次 —— 传 boxpx:x,y,w,h（像素）时区域整个错位。现在 C-1a / C-1b 共用 Get-RefOutputSize，蒙版在画之前就把尺寸定好；只有「你自己带的蒙版图」才走缩放对齐。
• 补真跑回归：新 test-region-mask.ps1 用 AST 抽出真函数、逐种蒙版量白像素（四周（背景） 修复前抛异常、修复后 51.3%），smoke-skill.mjs 会 spawn 它 —— 以前这个函数只有源码正则，一行都没真跑过，这就是它能一路发版的原因。
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修「图生图和原图完全没关系」（三条根因一起修，并且用数字证明底图真的在生效）：

• 底图不再被偷偷换掉：以前图生图时「底图」留空，脚本会静默抓「输出目录最新一张」——常抓到无关文件（截图、别的产物）。现在没底图就停下来报错，并告诉你三种填法；只有你显式填「最近」才用最新一张。
• 附件引用也能当底图：图片 sha256:…、xxx.png [8a34ca32]、带说明文字的无后缀路径，都会被正确解析（脚本会去输出目录、ref、DSH 附件目录里按哈希找图）。
• 图生图尺寸跟参考图走：不再拿表单的 9:16 / 480p 去压参考图（1024×1024 被压成 480×853 会重新构图）；一致 模式下 denoising 过高也会被收敛（高于 0.65 会把原图洗掉，要大改请用「替换 + 蒙版」）。
• 蒙版支持精确坐标框：mask 除了区域名，还可以传 box:x,y,w,h（0-1 归一化）或 boxpx:x,y,w,h（像素）；蒙版尺寸与出图尺寸不一致时自动缩放对齐，不再错位。
• 实测数字：同 seed 同提示词，img2img 距参考图 11.05/255，txt2img 对照 52.7/255 —— 底图在起作用；蒙版重绘时未蒙版区（脸/头发/背景）平均差 0.00。
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任务类型改由对话判断，并直接替你选好蒙版；文生图时「底图 / 蒙版」两项锁定。

• 对话层：你只要说「用SD插件绘制一个银发少女」——对话判定为文生图（C-0），表单里的底图与蒙版会直接锁定（灰掉、不可编辑，提示写明「文生图：不需要底图/蒙版，已锁定」），省得误填。
• 你说「把这张图的衣服换成红色连衣裙」并给一张图 —— 对话判定为图生图（C-1），并把底图与蒙版区域一起提交（换衣服 → 下半（衣服）；换脸 → 上半（脸）；换背景 → 四周（背景）），表单里这两项已按对话的结论预填，你仍可手改；模式切回文生图再切回来，蒙版值不会丢。
• 只改画风 / 整体贴近参考图（不替换）→ 对话不提交蒙版，走 C-1a 整图 img2img（denoising 0.4-0.5 保画风）。
• 底层：sd_inject 工具新增 task / refImage / mask 三个参数，会写进生成的命令与启动器参数（-Mode / -InitImage / -MaskSpec），复制命令出去也照样带。
• ⚠️ 工具的参数定义是 dsh 启动时载入的：这一版新增的参数要重启 dsh 才能在会话里生效（脚本侧已全部就绪）。
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C 档从「填一堆参数抽奖」变成有决策树的出图流程——专门解决「换个衣服结果连画风都变了」：

• 新增表单开关：模式（文生图 / 图生图）、蒙版（无 / 上半脸 / 下半衣服 / 中间 / 四周背景 / 反选，或直接填蒙版图路径）；画风与模型各加了 「一致」 档。
• 自动检测的优先级：参考图自带 A1111 元数据（模型 + 原提示词/负向词，一致性最强）→ 本地视觉模型判画风 → A1111 反推标签（动漫图走 deepdanbooru、照片走 clip）。
• 「一致」不是嘴上说：换衣服时脚本会把参考图里衣服类标签剥掉（dress/skirt/kimono…）再合并，其余（画风、脸、头发、背景）全部保留。
• 图生图没填底图会自动用输出目录最新一张；实在没有会用红字告诉你原因，不会偷偷改成文生图。
• 蒙版重绘默认 fill=0 填充（实测 fill=2「潜空间噪声」会在蒙版区留满噪点）、按参考图原生尺寸出图。
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修「选了二次元，画出来却不是二次元」—— 表单里的画风档位以前有的没词、有的不切模型：

• 「二次元」这一档以前完全没有映射（Get-StylePrompt 里没有它的分支），它又是默认档 → 选了等于没选；现在补上正统二次元词（线稿 + 赛璐璐平涂 + 动漫眼，负向压 3D/照片感），另补「国风 / 赛博朋克」和「厚涂 / 水彩 / 像素风」的正向词，12 个档位全部有映射。
• 「二次元」现在会强制切回动漫底：画风切模型是持久的（用过「写实」→ 停在 majicMIX、用过「彩色哥特」→ 停在 SemiRealMix），旧规则不会切回来 —— 这就是「二次元画不出来」的真正原因。现在选二次元会自动切到 AWPainting（本机动漫默认；找不到就依次找 anything / ReVAnimated / dark sushi）。
• 模型下拉首项直接显示真实当前模型：（当前模型：SemiRealMix.safetensors…），一眼看出「看着二次元、其实还在写实底上」。
• 默认档位也会注入画风词了（以前不动下拉就没词）；反复切画风不再堆逗号（以前连切几次会出现 hair,,, anime style）。
• 实拍对比（同 seed 同提示词）：修复后是干净线稿赛璐璐的二次元脸，故障时是半写实/3D 娃娃脸 —— 见 SD-Picture\anime-after-fix_001.png 与 anime-before-fix_001.png。
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修外部用户报的 「SD 出了图，但工作区里一张成品都没有」：

• 根因：迭代中间图写在系统 temp，而 DSH 的 workspace-write 沙箱 ACL 只允许写会话工作区；插件又是用 cmd start 拉起独立窗口跑的（不经过会给 TMP/TEMP 改道的受限子进程）→ GetTempPath() 落在不可写目录 → 出图落盘被拒 → 脚本判到失败就 exit 1，而把成品复制进 -OutDir 的那几行全在迭代之后，于是工作区永远是空的。
• 修法一（脚本）：迭代目录改为工作区优先 + 逐级兜底——-IterDir（新参数）→ <OutDir 的父目录>\.sd-inject-iter → 脚本目录 → 系统 temp；每一级都用真实探针写入验证（只看「存在」会把被 ACL 拒写的目录误判成可用）；全不可写就明确报错并列出试过哪些路径。-OutDir 也提前探活，不可写立刻说清原因，不让你等十几分钟。
• 修法二（插件）：拉起的窗口里先把 TMP/TEMP/TMPDIR 指到工作区的 .dsh-tmp，并在 C 档命令里显式带上 -IterDir "<工作区>\.sd-inject-iter" —— 从源头保证中间产物落在可写位置。
• 附带加固：清理残留目录时对不存在/不可写的候选先判存在再扫（-ErrorActionPreference='Stop' 下不再中断流程）；系统 temp 取不到时用 TEMP/TMP/USERPROFILE 兜底（个别受限宿主里 GetTempPath() 可能返回空）。
• 真机验收：启动器实跑确认 TEMP 被钉到 <工作区>\.dsh-tmp；抽 shipped 真代码跑「不可写候选 → 跳过并回落工作区」；真出图落进 <工作区>\.sd-inject-iter\iter-*\（img2img (denoising=0.5)）；负例早失败；双 Parser + npm test 全绿。
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C 档图生图现在真的能用（0.9.8 只解开了 Denoising 的锁，底图来源还是个坑）：

• 问题：填了 Denoising 也出不了图生图 —— 老的素体阶段在「本地视觉模型不可用」（Ollama 没开）或「枚举不到 vl 模型」时一张图都不出，而图生图的底图只认素体产物 → 静默降级成文生图。
• 修复一：素体阶段不再空手。质检不可用时改为「照常出一张素体底图，只是不跑脸/手质检迭代」，底图随时可供图生图使用。
• 修复二：表单新增「底图：」栏（可留空，旁边有「浏览…」选图）：
  • 留空 = 用素体成品（默认）；
  • 填 最近 / 最新 / 上一张 = 用输出目录 SD-Picture 里最新一张图 → 接着上一张继续改；
  • 或直接填图片路径（支持相对路径、也支持点「浏览…」挑文件）。
• 修复三：只要拿得到底图 + Denoising > 0 就一定走图生图；填了底图但忘填 Denoising 时按图生图默认 0.55 兜底；-NoIterate 且没填底图会明确提示原因。
• 真机验收：素体阶段在无质检环境下照样产出底图，图生图阶段日志出现 模式: img2img (denoising=0.5)；表单新增行不挤压原有布局。
• 详情见 CHANGELOG.md。

本次是修 bug版本，只动 C 档参数表单里那个「看得到、改不了」的 Denoising：

• 问题：C 档 sd-inject.ps1 参数表的 Denoising 一栏永远是灰的（禁用），既下拉不动也手填不了；就算填了也不生效。
• 根因（三段全废）：① 表单在素体自检迭代之前弹出，那时 -HasBaseImage 传参恒为 $false，旧代码据此把控件 Enabled = $false → 每次都灰；② 解析段在同一条件下直接 $den = 0；③ 最终出图硬编码 -InitImage "" -Denoising 0。
• 修复后怎么用：表单里 Denoising 恒可编辑（下拉或手填 0-0.95）：
  • 0（文生图·不用底图）（默认）= 现在的行为，走文生图，不动默认出图链路；
  • 0.3-0.5 = 拿素体迭代的 winning 图当底图微调（贴底图、保构图）；≥0.7 = 基本重画；
  • 选了 >0 就真的走图生图，日志会写明 最终出图走图生图：底图 = 素体成品（seed=…），denoising = …。
• 详情见 CHANGELOG.md。

本次是「整理打包」版本，重点是让用户一句话就能改参数重出图，并把本机全部权重资源整理成可复现清单：

• 新增「C 档选项表」（A 档出图后自动罗列）：sd_txt2img / sd_img2img / sd_inpaint 三个出图工具都新增返回字段 quickOptions——一张 Markdown 表，把 C 档参数表单里的 画风 / 模型 / LoRA / 比例 / 画质 / 迭代 / Denoising 全量可选项一次列全。A 档每次出图后，这张表会自动贴到图片下方，用户直接回一句「4 号画风 + majicMIX + 3:4 + 1024p，再来一张」即可快速重出图，不用自己回忆参数名。
• 用户自调画风进入 C 档画风选项（sd-inject.ps1 参数表单）：
  • ★ 写实二次元·东亚脸（2026-10-15 实测配方）：在「写实二次元」基础上把五官往东亚脸收——窄脸型、杏仁眼 + 虹膜高光、眼神光、正面偏侧柔光 + 发丝轮廓光；负向压掉宽脸/宽眼距/西方面孔/过曝/真人照片。沿用「动漫底子 + <lora:semirealisticanime:0.6> 不切模型」路径。
  • ★ 釉彩调色盘（用户本机 LoRA 画风）：<lora:釉彩·麻袋调色盘_v1.0:0.8> + 釉面质感/粗布调色盘色域词。
  • 加上原有的 ★ 彩色哥特，C 档选项表里现在有 3 个 ★ 用户自调画风（编号 4 / 5 / 6）。
• 触发话术写进技能与本文档：新对话第一句说「打开SD插件」、出图要求前加「用SD插件绘制」，能明显提高插件与生图工具被命中的成功率（详见下节）。
• 新增 docs/models-loras.md：本机全部 checkpoint / VAE / LoRA / 嵌入的清单，每条都带 HF 镜像直链（hf-mirror.com）+ sha256，另附国内自调 LoRA 的来源站点与落盘位置。
• 新增实拍图：C 档参数表单截图 + 5 张本次随机测试实出图（见下「效果图」）。
• 测试：npm test 全绿；smoke-skill.mjs 新增 15 条断言（quickOptions 字段、C 档选项表章节、★ 自调画风、触发话术、表单画风项）；随机测试 6 张图全部通过自检（样例与 seed 见文末）。

历史版本看 CHANGELOG.md。DSH 插件暂不支持自动更新：升级需先卸载再安装新版。

A 档出图（正常需求，图直接出在聊天窗 + 可复现脚本）：

文生图（动漫 · AWPainting）	写实二次元·东亚脸（★用户自调）

国风山水 LoRA	赛博朋克场景 LoRA

釉彩调色盘 LoRA（★用户自调）	写实人像（majicMIX v7）

C 档参数表单（脚本在你本机弹出的那个框——sd-inject.ps1，画风下拉里就有 ★ 用户自调画风）：

图生图（参考图重绘）	蒙版重绘（只改一块）

判定标准 = 模型自己会拒绝执行的尺度，不依赖固定词表。A 档只适用于完全不违规的需求；一旦涉及任何违规内容（哪怕只有一个词）一律走 C 档。

1. 直接说要求（建议加「用SD插件绘制」前缀）。
2. 插件出图 → 图片贴在聊天窗（点开是大图）→ 附可复现脚本（复制整行到 PowerShell 就能复跑同一张，脚本会自己拉起 SD、跑完自动打开图）。
3. 图片下方自动附「C 档选项表」：想换画风/模型/LoRA/比例/画质，回一句编号或名字即可，模型会照你说的改参数重出图。
4. 出图后模型会自己看图自检（手部/手指/面部/水印/构图），不合格最多再改 2 轮——每轮都会把图贴给你并说明改了什么。

用到的工具：sd_txt2img（文生图）、sd_img2img（图生图，按参考图重绘）、sd_inpaint（蒙版重绘，只改画面里一块）。

1. 插件不生成任何图片，也不输出与违规部分相关的任何内容。
2. 只调 sd_inject（run: true）→ 在你本机拉起独立 PowerShell 窗口，C 档参数表单自动弹出（就是上图那个框）。
3. 追加什么由你自己在框里填：留空 = 直接用素体基底跑；填英文标签 = 直接拼进出图提示词（翻译链路已移除，中文不会被自动翻译，见下节说明）。
4. 本机视觉审核选优：素体阶段先迭代到人物肢体过关，最终按表单「迭代次数」连出 N 张、逐张交本地视觉模型 qwen3-vl:8b 打分（脸 + 手 + 四肢 0-100，≥75 过关）取最高分那张；审核可在插件页关掉（vlmReview=false），关掉/模型不可用则降级为出满 N 张让你自己勾选（详见下节「本地模型评估链」）。
5. 回复末尾给两行回执：违禁提示词： / 建议替换词：。
6. 没有「删掉违规词继续出图」这条中间路线。

表单里的可选项：正向/负向提示词、迭代次数、Denoising（恒可编辑：默认 0（文生图·不用底图），填 0.3-0.95 就改用底图走图生图）、底图（留空=素体成品；「最近」=输出目录最新一张；或填路径/点「浏览…」选图）、比例、画风（含 ★ 用户自调）、画质、LoRA、模型、命名；切换画风会幂等写入对应的正/负向画风词（你手写的词不受影响）。

C 档不是「点一下就出一张糊图」——sd-inject.ps1 会用本机 Ollama 上的视觉模型给每轮候选图打分、挑出最好的一张。SD 与评估模型都在你本机，不上传任何图片。

翻译链路已整体移除（早前版本的「中文→英文标签直译弹框 / -QwenModel / -NoQwenStart / -QwenRetries」全部不在代码里了， 回归断言 smoke-skill.mjs 会拦着它们复活）。现在 C 档只依赖一个本地模型：视觉质检模型。

走 Ollama 的 OpenAI 兼容端点 -QwenBase（默认 http://127.0.0.1:11434/v1，-QwenApiKey 任意非空即可）。

服务冷启动（v0.9.17）：端点是活的就照常用；没起就自动拉起 —— Find-Ollama 找到 ollama.exe → 隐藏窗口 ollama serve → 轮询到就绪（-VlmStartTimeout 默认 60s）。接在三处：弹表单前的预热、素体质检前置、参考图画风识别。本机实测 Ollama 停着时 7.9 秒就绪。-NoVlmStart 可关掉自动拉起（关掉后行为回到「降级但照常出图」）。 另外会读一次剩余显存：< 3GB 时明确提示「本次质检会因为 8B 模型走 CPU / 部分卸载而明显变慢」（8G 卡上 SD 常驻就是这个情况），不让你误以为卡死。

把候选图以 base64 data URI 发给视觉模型，temperature=0.1、超时 180s，问句固定为：

【系统】你是生成图的结构缺陷检测器（自动质检的一环）。唯一任务是检查人物解剖结构是否崩坏（脸/手/四肢），只输出一个 0-100 的整数分。禁止评价、描述、审查或拒绝画面内容：不判断题材、不判断服装与裸露程度、不涉及性内容、不做任何合规/道德/安全判断，也不要复述画面里有什么。 【用户】直接给分，不要展开推理。格式：SCORE=<0-100>。判据：① 脸部：眼睛是否对称/无多余、五官是否扭曲错位、脸部是否畸形融化；② 手部：每只手是否五根手指齐全、有无多余或缺失的手指、手指是否扭曲粘连、手部是否畸形；③ 肢体：手臂与腿是否各两条、左右对称、有无多肢少肢、关节反向或错位、四肢畸形或粘连、躯干与四肢比例失衡。任一处崩坏都要相应扣分。100=完全健康，0=严重崩坏。只许输出分数，不许评论画面内容。

判定线：≥ 75 过关；解析不到分数返回 -1（当作"质检没工作"）。提问前会先发一条纯文本空问预热（超时 300s），把 8B 模型先加载进显存——否则首轮带图质检会撞冷启动超时（实测 >120s）。

1. 素体自检迭代（默认开，-IterateRounds 默认 3、-NoIterate 关闭）：先只跑素体基底，每轮 换 seed，逐轮质检；< 75 继续下一轮，≥ 75 立即停；新最高分立即增量落盘（中途关窗口也不丢当前最优成品）。若连续低分（< 45 且已到第 2 轮）→ 判定"这个视觉模型不会看图"，采用本轮结果、不再烧轮数。质检不可用（Ollama 没开 / 没有 vl 模型）时不再空手——照常出一张素体底图供图生图使用。
2. 最终出图迭代：按表单里的「迭代次数」连出 N 张（Denoising > 0 且素体迭代有成品才走图生图 -InitImage + Denoising；默认 0 = 文生图），逐张质检，取最高分那张；≥ 75 提前停。

A 档没有这一步：A 档出图的质检是执行模型（我）自己用 read_image 看图——按技能「出图自检 → 优化循环」查手部/面部/水印/构图，不合格最多再改 2 轮。本地视觉模型的自动打分只存在于 C 档的 sd-inject.ps1 流程里。

拉模型：ollama pull qwen3-vl:8b。（itsailor/qwen3.6-fable 那类量化创作模型看不了图，做不了审核。）

插件每次 A 档出图后会把下面这张表原样贴到图片下方（工具的 quickOptions 字段）。它就是 C 档参数表单的全部可选项：

用法：回一句「4 号画风 + majicMIX + 3:4 + 1024p，再来一张」，或「保持这个画风，只换成赛博朋克场景 LoRA」。★ = 用户自己调出来的画风。完整模型/LoRA 名单随时可用 sd_models 查（名称以本机实际文件为准）。

完整清单（含 sha256 校验值、每条 HF 镜像直链、本机文件大小、用途）见 docs/models-loras.md。摘要：

一键拉取（走镜像 + sha256 校验 + 8 段并行下载 + 断点续传）：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "插件目录\install-sd.ps1" -Models "awpainting,semirealmix,majicmix" -Vaes "mse,animevae" -Loras "add_detail,semireal,easynegative,badhandv4"

• 零本地适配：SD 安装目录自动探测（配置 > 环境变量 DSH_SD_DIR > 自举安装记录 > 扫盘候选）；产物、参考图、可复现脚本全部自动落在当前会话工作区（SD-Picture/、ref/、sd-direct.ps1）。
• 没装 SD 也能用：插件找不到 SD 时返回一条可直接运行的安装命令（包内 install-sd.ps1），一键装好 WebUI + AWPainting v1.2 模型 + vae-ft-mse-840000 VAE + 质量默认配置并把路径记进 ~/.dsh-sd-bridge.json，重启即用（模型/VAE 都带 sha256 校验，哈希与画质已验证的本机文件一致）。
• 八个工具：sd_txt2img 文生图、sd_img2img 图生图、sd_inpaint 蒙版重绘、sd_script 只生成可复现脚本不出图、sd_script_b 双版本对齐的可复现脚本、sd_inject C 档专用本地注入命令生成器（不生图）、sd_models 模型清单、sd_server 服务管理。
• C 档选项表：出图工具返回 quickOptions（画风/模型/LoRA/比例/画质/迭代/Denoising），A 档出图后自动贴到图片下方，用户一句话即可改参数重出图。
• 本地模型评估链（C 档自动审核选优）：sd-inject.ps1 调用本机 Ollama——视觉模型 qwen3-vl:8b 给每轮候选图的脸+手+四肢打分（0-100，≥75 过关），素体阶段迭代到过关、最终出图取最高分那张；插件页 vlmReview=false 可整体关掉审核。SD 与评估模型都在本机，图片不出机器；服务没起会自动冷启动（v0.9.17），实在不可用则自动降级（跳过质检 / 出满 N 张让你勾选），绝不卡死。详见「本地模型评估链」。
• 违规分流协议（sd-paint 技能内置，用户红线 2026-10-14）：A 档仅适用于完全不违规的需求，照常出图并附可复现脚本；一旦涉及任何违规内容（哪怕一个词）一律 C 档：一张图都不生成、不提供与请求相关的任何内容，也没有「删掉违规词继续出图」的中间路线，只调 sd_inject 生成 sd-inject.ps1 的本地注入命令（命令自带素体基底 -BasePrompt / -BaseNegative，并显式带上当前会话工作区的 -OutDir），用户本地弹框追加后出图；回复最末尾在「已剔除的违规提示词（不能加进脚本、不能给别人使用）」标题下给两行——违禁提示词： 与 建议替换词：，均一行排开、逗号分隔。
• 加权反 NSFW 安全底噪（A 档出图路径）：插件默认负向自带加权安全底噪 (nsfw:1.6), (nudity:1.5), (nude:1.5), (explicit sexual content:1.4), (sexual content:1.4), (suggestive:1.2)，权重上限约 1.7（再高 CFG 失衡、画面发糊畸形）。注意：这只属于 A 档正常出图的默认负向；C 档的 -BaseNegative 与本地注入脚本的 $BaseNegative 默认值只含画质底线、绝不夹带违禁/安全类标签（用户红线）。
• 可复现：每次出图返回单行 powershell 脚本（提示词高亮），用户复制整行即可在 PowerShell/cmd 复跑同一张图；脚本自带服务托管——SD 没开它自己拉起（首次含模型加载 1-3 分钟）、跑完自动打开这张图（-NoOpen 关闭）、任何失败只报一条错误就退出。
• 服务托管：SD 没开也能生图——插件自动以 --api --nowebui 拉起、复用、可选空闲自动关闭。

三种方式任选其一（装完重启 DeepSeek Harness）：

# 1) 在 DSH「设置 → 插件」里粘贴 Git 安装源
github:savinglighting/dsh-sd-bridge-guard

# 2) 或粘贴 npm 包名
dsh-sd-bridge-guard

# 3) 或本地目录（开发者）
dsh plugin add link:D:\path\to\dsh-sd-bridge-guard

DSH 插件暂不支持自动更新：升级需先卸载再安装新版。

• 已装 SD WebUI：什么都不用做。插件启动时自动探测（也认 DSH_SD_DIR 环境变量与 cordis.patch.yml 的 sdDir 覆盖）。
• 没装 SD：让 Harness 帮你画张图，它会返回安装指引；或自己在 PowerShell 跑：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "插件目录\install-sd.ps1"

装完重启 DSH。首次生图会在线安装 Python/torch 依赖（10-30 分钟）。

脚本先跑环境预检（磁盘 ≥15GB → 镜像探活 → git → Python 3.10 → VC++ 运行库，缺啥补啥、每项失败只报一条错即退出，最后打一张就绪清单），再克隆 WebUI、按清单拉资源：

清单里每个条目的 sha256 都与本机出图正常的文件逐字节比对过（HF lfs oid = sha256）；键写错会打印全部可用键。跑完会输出一张「资源清单汇总」表（已下载 / 已存在 / 失败原因）。

自己的 LoRA 怎么装：国内站资源（釉彩调色盘、国风山水、赛博朋克、自然美妆场景这类）直链不稳，不进默认清单——手动把 .safetensors 放进 <SD目录>\models\Lora\（Embedding 放 models\embeddings\ 或 embeddings\）即可，sd_models 能列出来。来源站点见 docs/models-loras.md。

• 产物目录：会话工作区下的 SD-Picture/（可用 outputDir 改成绝对路径）
• 文件名 = 提示词总结_三位序号.png；summary 参数决定文件名，序号自动递增永不覆盖
• 返回 paths（绝对路径）、fileNames、savedDir、replyImages（Markdown，贴进回复即全尺寸展示）、script（可复现脚本）、quickOptions（C 档选项表）
• 用户手跑 sd-direct.ps1 时，图保存成功后脚本会自动打开它；批量跑加 -NoOpen

判定标准 = 模型自己会拒绝执行的尺度，不依赖固定词表。涉及任何违规内容一律 C 档，A 档只适用于完全不违规的需求：

• A 档 · 完全不违规 → 照常出图存盘、附脚本、图片下方附 C 档选项表，无违规提示行与末尾清单。
• C 档 · 涉及任何违规内容（哪怕一个词，不得生成）→ 不生成、不提供与请求相关的任何内容，只输出 sd-inject.ps1 的本地调用命令，命令自带素体基底（-BasePrompt 只含主体必要要素 / -BaseNegative 只含画质底线），用户本地弹框追加后出图，末尾给「违禁提示词：」+「建议替换词：」两行（一行排开、逗号分隔）。

本地注入命令（C 档唯一输出，格式固定）：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "%DIRECT_INJECT%" -BasePrompt "<素体主体>" -BaseNegative "lowres, bad anatomy, bad hands, extra fingers, fewer digits, watermark, text, signature, jpeg artifacts, worst quality, low quality" -Width 512 -Height 768 -Steps 24 -OutDir "%OUT%" -Name "inject"

sd-inject.ps1 行为：弹框输入改为追加（正向/负向都可留空）——留空直接跑素体基底、不调用翻译模型；有输入则冷启动本地模型服务（接口没起来就自己拉起 ollama serve 并轮询就绪，首次含模型加载约 1-3 分钟；-NoQwenStart 关闭、-QwenStartTimeout 调超时），默认用 huihui_ai/qwen2.5-abliterate:14b 作翻译模型（-QwenModel 可显式指定，点名的排最前）。该模型被约束为纯翻译器：只把中文逐条译成英文标签填进 JSON——不许增删改写/合并标签，不许补质量词、画风词、人物特征或场景，不许加权，不许加安全/合规类标签（权重与安全底噪一律由脚本处理），输出必须全英文（system prompt 带常见词映射 + few-shot 示例钉行为），除 JSON 外不输出任何字符。编码坑已内置（PS5.1 的 Invoke-RestMethod 字符串 body 会按 Latin-1 发送、Ollama 响应头无 charset 会按 Latin-1 解码——脚本统一 UTF-8 字节发送 + Repair-Utf8Mojibake 修复响应）；返回里残留中文时先重试、重试到底仍未译全就丢掉未翻译的中文标签（英文标签保留），保证最终提示词全英文。两级重试：模型回绝、返回非 JSON、或 JSON 两个字段都空时，先在同一个模型上重试最多 $QwenRetries 次（默认 4，每次略抬 temperature 避开同一句回绝、间隔 1 秒），同一模型 4 次都不成才换下一个候选模型（最多 3 个）——coder / vl / embed 等专用模型会被排到最后（它们会直接回绝这类任务），通用对话模型优先；404（模型不在本机）这类确定性失败不重试、直接换。全部失败才退出并给出 ollama pull 提示。拿到结果后与基底拼接（基底 + 追加），显示结果、按 Enter 确认出图。

拉取翻译模型要用全名：ollama pull huihui_ai/qwen2.5-abliterate:14b。裸名 qwen2.5-abliterate:14b 在 Ollama 仓库里不存在，会报 pull model manifest: file does not exist。

sd_script 直接透传 prompt / negativePrompt——模型分流改写时顺手重排或替换的标签会原样进脚本，脚本复现出来的图就与会话里那张不一致。sd_script_b 改为同时吃两版、逐位置对齐（按逗号切分后做纯位置比较，无词表、无正则、不做内容审查）：originalPrompt = 用户最早那版输入（位置基准），prompt = 当前模型处理后的输出。方向以当前版本为准——正向 = prompt（复现会话里那张图），originalPrompt 的差异词（被替换掉的旧标签）进负向。

negativePrompt（可选）追加到负向末尾；返回 positivePrompt / negativePrompt / mask 方便核对。前提：调用方同时传两版且顺序一一对应；只传 prompt 则插件自动从会话上下文提取最近一条用户消息原文兜底（session.messages 倒序找 role === 'user' → session.header.originalInput，提取不到才退化为全部保留正向）。A 档走生图工具自带的 script（提示词由插件从本次出图参数逐字带出），天然不受改写影响。

蒙版重绘：给 mask（白色/不透明 = 重绘区）或 maskBox: "x,y,w,h" + initImage 就是【蒙版重绘】，maskBlur / inpaintingFill / maskInvert / inpaintFullRes / inpaintFullResPadding 与 sd_inpaint 同一套（尺寸默认跟随底图）；denoising 默认仍 0.7，修瑕补全请显式传 0.40-0.55。

sd_script_b 生成的命令支持 -TermFile <path> 参数，指向一个 JSON 映射表。 脚本在执行前读取该文件，对 -Prompt 与 -Negative 做字符串替换。 映射表由用户在执行前提供，插件不读取、不写入、不生成任何映射内容。 格式：{ "占位符": "替换值" }。文件不存在时静默跳过。

推荐：设置 → 插件 → sd-bridge（0.7.0 起注册了配置 schema，全部字段可视化编辑、带中文说明，改完下一个工具调用即生效）。也可在 cordis.patch.yml 中按 id sd-bridge 覆盖——patch 层显式指定的键优先级最高，设置面板不会覆盖它们。

优先级：默认值 < 设置面板 < cordis.patch.yml。

npm test                      # = 下面四条不出图的检查（CI 可跑，不需要本机 SD）
node smoke-skill.mjs          # 注册冒烟 + 双分支协议要点 + C 档选项表 + 用户自调画风 + 可移植性断言（不出图）
node test-install-record.mjs  # 安装记录专项：BOM 读取 + 就地自愈（不出图、毫秒级）
node test-settings.mjs        # 设置面板专项：schema 注册字段 + 面板实时生效 + patch 优先（不出图）
node test-install-catalog.mjs # 安装清单专项：模型/LoRA 清单 sha/源 + 环境预检 + 干跑 + 非法键（不出图）
npm run acceptance            # 真实出图验收：命名、序号、脚本字段、ref 固化（需本机 SD 在跑）

环境变量：DSH_SD_DIR 指定 SD 目录；ACCEPTANCE_WS 指定验收工作区（默认临时目录）。

验收方法（重要）：改完插件后新开一个会话再画一张图复验——旧会话带着旧工具描述/旧上下文，跑通了也不代表新会话没问题，建议自己多试试。

对照图见上方「效果图」。复跑任意一张：把出图时返回的脚本整行贴进 PowerShell 即可（改 -Seed -1 可换一张）。

• 新装的 SD 出图很差 / 发灰 / 不像样？ 是模型与 VAE，不是提示词：跑一遍 install-sd.ps1（会补装 AWPainting v1.2 + vae-ft-mse-840000 并写质量默认配置，已装过 SD 也只会补缺的那部分），或先调 sd_models——它检测到只有新装默认的 SD1.5 base 会返回 qualityHint；动漫模型记得 CLIP skip = 2。
• 设置里找不到插件配置？ 0.7.0 起在 设置 → 插件 → sd-bridge 注册了配置面板（字段全可视化、带中文说明）；旧版只能改 cordis.patch.yml。若面板没有该项，说明还在跑旧版插件，重装最新版后新开会话。
• 想多装几个模型 / 常见 LoRA？ install-sd.ps1 -Models "awpainting,majicmix" -Loras "add_detail,semireal,easynegative,badhandv4"，键见上文参数表与 docs/models-loras.md；已有文件会跳过，-Upgrade 做 sha 复验并补拉新版。
• 安装时报缺 git / Python / VC++？ 不用手动补——0.7.0 起脚本先跑环境预检，缺啥自举啥（MinGit 便携版、官方 Python 3.10.6、vc_redist），每项失败只报一条错；也可 -NoPrereq 跳过整个预检。
• 首次启动很慢？ 加载 checkpoint 约 1-3 分钟（可调大 startupTimeoutMs）；全新安装还要先在线装依赖。脚本自己拉起 SD 时会带 HF 缓存/镜像环境，tokenizer 不会去连 huggingface.co 反复重试。
• 模型放哪？ <SD 目录>\models\Stable-diffusion\；LoRA 放 models\Lora\。名字用 sd_models 查。
• 换机器/换盘符？ 不用改任何配置——重新装插件即可，探测与工作区逻辑自动适配。

A DeepSeek Harness plugin that drives your local Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111 API) with eight tools — txt2img, img2img, inpaint (mask redraw), script-only (no image), dual-version script, C-tier local-inject command builder (no image), model listing, server management — plus a built-in two-tier content-routing protocol:

• Tier A (fully compliant requests only) → generate normally, show the image, the reproducible PowerShell script, and a 「C 档选项表」 quick-pick table (styles — including the user's own tuned ones — models, LoRAs, ratios, quality, steps, denoising) right below the picture, so a single reply like "style #4 + majicMIX + 3:4" re-generates with the new parameters.
• Tier C (any non-compliant content, even a single word) → no image, no content related to the request; the plugin only emits the local-inject command for sd-inject.ps1, which pops the C-tier parameter form on your machine (style dropdown includes the ★ user-tuned styles). The user appends their own text there.

Tip for best results: start a new conversation with 打开SD插件 and prefix your request with 用SD插件绘制 (e.g. 用SD插件绘制：a silver-haired girl under cherry blossoms).

Zero local setup: the SD install directory is auto-detected (sdDir config > DSH_SD_DIR env > ~/.dsh-sd-bridge.json install record > drive scan); outputs, reference images and the reproducible script always land in your session workspace. No SD installed? The plugin returns a one-line command that runs the bundled install-sd.ps1 bootstrap — it runs an environment preflight first (disk, mirror reachability, git, Python 3.10, VC++ runtime; each missing piece is bootstrapped automatically), then clones WebUI and pulls the selected model/VAE/LoRA catalog (-Models, -Vaes, -Loras, -Upgrade), every file verified by sha256. Full weight catalog with hf-mirror.com links and checksums: docs/models-loras.md.

Install: paste github:savinglighting/dsh-sd-bridge-guard (or the npm name dsh-sd-bridge-guard) into DSH Settings → Plugins, then restart.

Configuration lives in Settings → Plugins → sd-bridge (editable live, applied on the next tool call); cordis.patch.yml overrides under id sd-bridge keep the highest priority — see the table above.

MIT