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视界｜本地视觉分析工作台

视界是一个中文本地视觉分析工作台，帮助用户从图片、视频和摄像头画面开始可重复的视觉观察。

产品提供总览、图片分析、视频观察、摄像头、分析历史和连接设置六个操作页面，并以 OpenAI 兼容的本地适配器返回明确标注的演示结果；未接入外部模型服务时也能完成端到端交互验证。

真实界面

项目截图

共 6 张

视觉分析总览
图片分析
视频观察
摄像头
分析历史
连接设置

Capabilities

核心功能

✓中文视觉分析总览与最近记录
✓图片样例与本地文件选择分析
✓视频观察与时间线标记
✓摄像头权限请求与演示画面回退
✓分析结果写入浏览器本地历史
✓连接设置、模型列表与健康状态检查
✓OpenAI 兼容的本地聊天补全接口

适用场景

在没有外部模型服务时演示完整视觉分析交互
在本地验证图片、视频和摄像头产品流程
以 OpenAI 兼容接口为边界接入自行部署的真实视觉模型

适合谁

需要在本地评估视觉分析交互、制作模型演示或进行 SmolVLM 二次开发的开发者、教育者和小型团队。

商业化思路

开源源码交付与二次开发服务；真实模型推理、摄像头数据处理和生产部署需按使用者自己的服务、隐私和资源配置执行。

你会拿到什么

  • ✓中文化单页工作台与本地 Python 适配器
  • ✓上游 LICENSE、运行说明、自动化测试与浏览器视觉证据

部署流程

  1. 1执行 setup.sh 完成本地语法和测试准备
  2. 2执行 run_server.sh 并在浏览器打开本地地址
  3. 3需要真实推理时，在连接设置中填写自行管理的 OpenAI 兼容服务地址

真实验证结果

已用真实本地服务完成健康检查、模型列表和 OpenAI 兼容分析请求，并通过六个中文功能页面的浏览器截图、无破图、无横向溢出和控制台清洁检查。

部署前须知

默认结果是确定性的本地演示数据，不代表已加载 SmolVLM 权重；真实摄像头、模型鉴权、隐私策略和高并发部署不在本次交付证明范围。

部署难度

简单

最低配置

Python 3.9 及以上；演示适配器仅使用 Python 标准库，不要求 Conda、数据库、sudo、摄像头或外部 API Key。

开源许可证

MIT

最后验证

2026-09-04

技术栈

HTMLCSSJavaScriptPython 标准库OpenAI 兼容 HTTP

授权说明

源码包保留上游 LICENSE 和版权声明；本次中文界面、本地适配器、演示数据与运行说明属于适配修改，不扩大上游许可证授予的权利范围。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-fa927768b5b3 当前推荐

将上游 SmolVLM 浏览器界面整理为中文本地视觉分析工作台，新增有界本地适配器、健康/模型/补全接口、历史记录和真实运行证据。

部署要求：Python 3.9 及以上；执行 setup.sh 后使用 run_server.sh 启动。

已知问题：本版本使用确定性的本地演示结果；接入真实服务前需自行配置服务地址、鉴权、数据保留和资源预算。

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