活动结束后面对上千张照片，最费力的往往是找出明显不合格的候选。VisionCull Pro 围绕本地项目、照片分析、人工复核和导出组织流程。当前 README 将主要筛选链路限定为本地模型，包含人脸、闭眼和曝光诊断，并说明无法明确判断的照片会进入复核。（项目说明）
先建立一组自己的样片
挑选清晰正脸、多人合影、侧脸、暗光、运动模糊和刻意虚焦等不同情况，并先由自己做一遍判断。再用工具分析，对照结果查看哪些类型容易误判。这比只用几张清楚的人像测试，更能反映实际工作中的问题。
尤其要区分技术缺陷与拍摄意图。背景虚化不等于主体失焦，人物闭眼也可能是有表现力的瞬间，模型评分不能直接代替最终选片标准。
把复核当成必要步骤
可以先查看最明显的淘汰候选，再处理不确定结果，最后抽查保留组。多人照片要逐个确认人物状态，避免一张合影只因某个角落的人脸判断异常就被整体淘汰。
调整阈值后，应重新检查同一组样片，而不是仅观察通过数量变化。保留率变高未必更好，关键是是否减少了误删和遗漏。
RAW 预览与最终图像可能不同
项目说明 RAW 预览和元数据读取依赖相应工具，缺少组件时会降级。遇到预览异常，先确认文件格式和元数据读取是否正常，不要直接把预览问题当成原片损坏。
筛选工具适合缩小候选范围，精细曝光、颜色与锐度判断仍应结合后期软件中的实际图像。导出或写入 XMP 前，先用少量文件验证其他软件能否正确读取标记。
保留可以回头的工作方式
建议把原片设为独立保存的一份资料，筛选结果输出到另一个明确目录。核对导出数量、文件名和标记后，再继续后期流程。当前项目偏向本机工作流验证，跨设备安装与平台差异要按最新说明确认。衡量它是否有用，应看人工复核时间是否下降，以及重要照片是否仍能被稳定保留下来。
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