Pixel Flow 图片粒子化与手势还原
原始提示词
见 完整原始输入。
运行与复盘
单文件网页实现，入口为 index.html。通过静态 HTTP 托管或浏览器直接打开。
核心实现：
- 图片像素化粒子提取：利用 HTML Canvas API 读取上传图片或内置样本，按网格离散化采样颜色与空间坐标，映射为万级 Three.js
Points粒子云。 - 初始飘散与涡流动力学：初始状态下粒子受到三维涡旋噪声（Curl Noise）驱动，呈现自由扩散星云态。
- 视觉手势识别与双模交互：
- 接入 MediaPipe Hands 模型追踪实时视频流手部关键点，根据手掌与指尖间距识别“张开手掌”（凝聚还原）与“握拳”（释放飘散）。
- 提供备用鼠标/触控力场牵引，确保无摄像头权限环境下的完整交互性与还原进度指示。
当前归档信息（自动生成）
- 实验 ID：
pixel-flow--gemini-3-8-flash-high-r01 - 模型：Gemini 3.8 Flash；推理档位：high
- 类型：single-html；预览：static；网络：required
- 完整原始输入快照 · 主题与其他版本
- 输入记录：使用当前模型执行 v1 任务正文。
- 工具：Copilot SDK in VS Code。当前会话直接执行生成与验证。
- 运行方式：浏览器直接打开本目录入口；CDN/外部素材需要联网。
- 费用记录：GitHub Copilot 批次合计 $2.37 USD（11 个案例；原始消耗 414 GitHub Copilot credits，换算比例 40 USD / 7000 GitHub Copilot credits；批次 github-copilot-gemini-3-8-flash-high-2026-10-09；未记录单案例费用）
- Pixel Flow
部署适配记录
- 来源：模型测试分支
experiment/gemini-3.8-flash，提交7fea10d。迁入时原始输入与实现未改写；迁入后通过本地 HTTP 打开入口并补拍实际运行截图screenshot.png。 - 维护者于 2026-10-22 按 v3 对本轮桌面、手机及补充状态逐图重评并绑定 captures 证据；旧截图和 v2 评分见 catalog/score-reviews/2026-10-21-v3-source.json。未重跑模型或改写实验源码，截图不证明完整功能、算法、手势或性能。