FIELD NOTES · 技术札记

照片背后，
还有很多工程问题。

这里不写版本更新，也不罗列功能。我们记录图派在浏览器图像处理、移动端性能和线上选片流程中遇到的真实问题，以及没有标准答案的取舍。

BUILDING PICSECT IN PUBLIC
01
ON-DEVICE AI 约 8 分钟

在浏览器里完成照片人物分类

图派人物分类的实现记录：使用 MediaPipe、SFace 和 ONNX Runtime Web，在摄影师的浏览器里完成人脸检测与相似人物分组。

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02
MOBILE PERFORMANCE 约 8 分钟

271 张照片，为什么没有同时留在页面里？

长相册真正昂贵的不是列表数据，而是图片下载、解码和像素内存。图派如何用视口窗口、缩略图分级与主动卸载，让手机端选片保持流畅。

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03
IMAGE PIPELINE 约 9 分钟

把 RAW 解码器塞进浏览器之后，我们先撞上了内存墙

CR3、NEF、ARW 为什么能直接拖进网页？这是图派用 LibRaw、WebAssembly 和 Web Worker 构建浏览器端 RAW 预处理链路时，真正遇到的问题。

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01写真实问题

从已经发生过的故障、限制和判断开始。

02公布取舍

解释为什么选择稳定、成本或体验中的某一边。

03不把技术当魔法

说清能力边界，也说清仍未解决的问题。