图片聚类：按整体、语义或色系整理图片

图片聚类不用上传参考图，而是把当前图库中相似的图片归成组。适合整理同一系列的商品、场景或配色。它与查找重复图、人脸聚类不同：分到一组不代表文件重复，也不代表照片中的人相同。

1. 先准备对应的解析数据

• 整体相似：需要以图搜图的全局数据，按整张图片的视觉内容分组。
• 语义相似：需要语义解析数据，按画面内容的接近程度分组。
• 色系相似：需要全局·颜色数据，按配色分组，主体可以不同。

先对小范围完成需要的解析，再运行聚类。模式旁的数量帮助判断数据是否可用；不能用普通图片数量代替对应特征数量。

2. 打开图片聚类并选择范围

在搜图工作台点击「更多 → 图片聚类」。选一种「聚类模式」，再用「文件夹筛选」限定当前项目；不限定文件夹时会使用当前数据库的范围。

切换模式或更改文件夹范围会清空当前结果，应在开始人工调整前选好条件。

3. 设置阈值并汇总

「相似度阈值」范围为 1～100。先用当前模式的默认值；分组混杂时提高阈值，分得太散时适当降低并重新汇总。不同模式的阈值不能直接当作同一把尺子比较。

点击「汇总」并等待进度完成。汇总会重新计算结果，覆盖本页之前的手工分组调整。不要在有重要手工调整但尚未导出时重复汇总。

下面用四张风景图及各一份相同备份演示，默认阈值下，8 个文件分成 4 组。此示例用于说明操作流程，不代表其他图库也会得到相同的分组效果。

4. 查看分组与未成组图片

上方显示分组数、已成组、未成组和已解析数量，分组可按照片数排序。点击分组查看图片列表，结合预览、路径和用途复核。

「未成组」不等于解析失败：有数据但没有归入当前结果的图片也会计入；忽略分组后，这个数量还会随当前结果变化。数量用于查看分组情况，不能单凭它判断解析是否完整。

5. 人工调整分组

• 忽略：勾选不需要的分组，点「忽略」，从当前聚类结果中去掉这些组。它不删除原始图片。
• 合并：勾选至少两个分组，点「合并」，把它们整理为同一组。
• 拆分：打开一组，在图片抽屉中选中部分图片，通过操作菜单的「拆分选中图片」把它们拆为另一组。原组必须至少留一张，不能全选后拆分。

这些调整保存在当前页面结果中。重新汇总、更换模式或范围会重置结果；离开页面前先导出需要保留的整理成果。图片抽屉里的删除或移除是另一类操作，执行前看清确认弹窗。

示例中先合并两个分组，再拆出一张图片并忽略这个单张分组，页面变为 3 组、7 张已成组、1 张未成组。

6. 导出当前全部分组

点击顶部「导出」，核对确认框里的分组数量，再选择目标目录。导出的是当前结果中的全部分组，不是只导出勾选组；不需要的组应先忽略。

导出按「模式名称-编号」建立子目录，例如「整体相似-1」。它不会自动给组起商品名或人物名。RAW 会复制原始文件，导出前确认原文件可访问，目标磁盘空间充足。

完成后查看成功、失败数量及错误明细，再检查目标目录。只出现文件夹不代表全部复制成功。需要追溯分组时，将导出结果与当前分组一起复核。

下图只勾选了 1 组，确认框仍显示导出当前全部 3 组。继续前请核对这里的数量。

常见情况

• 某模式不可用：检查是否完成对应解析，而不是反复点汇总。
• 没有分组：确认数据库、文件夹范围及该模式的数据，再尝试降低阈值。
• 同组内容差异大：提高阈值，或改用更符合任务的整体、语义、色系模式。
• 合并按钮不可用：至少选择两个分组。
• 拆分按钮不可用：选择一部分图片，并在原组保留图片。
• 手工调整消失：模式、范围变化或重新汇总会重置当前结果；及时导出整理成果。
• 导出有失败：查看报告，核对原文件、写入权限和磁盘空间后再处理。