CoordinateLab

CoordinateLab 是一个离线 Windows 桌面应用，用坐标神经网络拟合二维图像和一维函数。程序基于 PySide6 与 PyTorch，支持 CUDA，也可以使用 CPU 运行。

主要功能

• 上传 PNG、JPG 或 JPEG 图片，处理 EXIF 方向并进行可视化方形裁剪；
• 使用 ReLU、PE、RFF 或 SIREN 表示灰度图与 RGB 图像；
• 使用 32～512 的训练分辨率，并在训练后按 32～2048 边长重新查询连续坐标模型；
• 拟合低频、中频、高频、混合频率或参数化自定义正弦函数；
• 分别设置 PE 频带数、RFF 映射维数与频率尺度、SIREN 首层和隐藏层 ω₀；
• 按相同步数、近似参数量或相同训练时间比较多个模型；
• 实时显示训练损失，并输出重建图、误差图、FFT 和 MSE、PSNR 等指标；
• 导出模型状态、重建结果、指标与配置组成的 ZIP 结果包；
• 后台训练、进度显示、取消训练和错误恢复；
• 完全离线，不包含账号、联网、云存储或遥测功能。

安装与启动

项目使用名为 inr-project 的 Conda 环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate inr-project
python -m desktop_app

如果环境已经存在，可执行：

conda env update -n inr-project -f environment.yml --prune

默认会自动选择 CUDA；没有可用的 NVIDIA CUDA 环境时使用 CPU。

打包 Windows 程序

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File packaging/build_desktop.ps1

打包结果位于：

dist/CoordinateLab/CoordinateLab.exe

采用 PyInstaller 目录式发布，Python、PyTorch、Qt、字体和图标资源会随程序一起打包。

测试

conda run -n inr-project python -m pytest -q

测试覆盖数据处理、四类坐标模型、后台训练、结果归档、桌面控件、应用冒烟运行和打包配置。

目录结构

desktop_app/   PySide6 桌面界面、工作区和后台线程
demo_tool/     图像与一维函数训练、比较和结果归档核心
models/        ReLU、PE、RFF 与 SIREN 模型
utils/         坐标数据、训练、指标与频域工具
packaging/     Windows 打包配置和脚本
docs/          桌面应用使用说明
tests/         桌面应用与训练核心测试

详细操作方法见 桌面应用使用说明。

说明

高分辨率坐标重采样表示对同一个连续模型进行更密集查询，并不等价于恢复原始图片中未提供的真实细节。多模型交互比较用于观察和演示，正式研究结论仍应建立在固定配置和多随机种子的批量实验上。