❓ 老板的质疑
灵图真的是纯付费 API 自研模型吗？还是『开源模型 + 自研固定代码』？本实验室按『开源模型 + 自研工作流』路线重建数码印花行业 POD AI：成本透明、数据不出门、能力可自证。
🖥 本机硬件（全部本地跑，数据不出门）
🎮 GPU：NVIDIA RTX 5080 Laptop（16GB 显存）
🧠 内存：65GB
⚙ CPU：24 线程
16GB 显存足够跑 SDXL fp8（约 7GB）与 FLUX.1-dev fp8（约 12GB）；印前管线全部走 CPU，与 GPU 生图互不抢占。
三层架构总览
L1 · 固定代码印前管线（Python 脚本，无 AI 推理）
成本: ≈¥0（仅电费）
包含能力：rembg 去背景 · Real-ESRGAN 高清放大 · vtracer 矢量化 · OpenCV DPI 检查 + 出血 + 安全区 · Pillow 文字排版 / 选色 / 变色
数码印花日常 70% 的活其实是确定性图像处理，固定代码比 AI 更稳、更快、零成本。
L2 · 本地 ComfyUI 开源生图（GPU 推理）
成本: ¥0（仅电费）
包含能力：SDXL 主模型 · FLUX.1-dev fp8 · ControlNet 线稿控制 · IPAdapter 参考图风格迁移（印花提取）· LoRA 行业风格
真正需要『生成』的创意图只占约四分之一，全部本地开源模型解决，效果可对标付费服务。
L3 · 付费 API 兜底（万不得已才用）
成本: 按张计费
包含能力：仅复杂印尼语 / 英语文字海报等高难场景用 Ideogram（本地模型文字渲染较弱）。
只有本地模型确实做不好的极少数场景才花钱，且每次调用留审计记录。
🔍 诚实声明
我们无法验证灵图的内部实现（黑盒服务），这一点如实告知。但行业通行做法 = 开源模型 + 自研工作流封装。本方案不依赖猜测灵图，只按公开开源技术栈做出同等能力，并用盲测验收自证（见『盲测验收』页）。
架构图即施工图纸：L1 先行（纯脚本零风险），L2 跟随，L3 最后接入。
PENDING · 待老板批准
⚠ 每一步动工前再次请示老板