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关于 VisualLex

VisualLex 是一部 Open Visual Concept Dictionary（开放视觉语义词典），面向 AIGC、文生图、视觉设计与 AI Agent——把抽象概念拆解为可观察、可组合、机器可读的视觉语言。

解决的问题

当前文生图模型已经能较好地理解人物、物体、场景、材质、光照、镜头与空间关系，但对「孤独」「仙气」「电影感」「禅意」这类抽象表达仍存在明显的不确定性。问题本质在于：人类用抽象概念描述审美体验，而图像生成模型需要的是可以被观察、构图、渲染和采样的视觉条件。

以「孤独」为例——它不是一个可以直接渲染的对象。真正构成孤独感的是：

  • 单一主体
  • 主体尺寸较小
  • 巨大环境
  • 大面积留白
  • 冷色低饱和
  • 远距离镜头
  • 较弱环境互动

VisualLex 要解决的，正是建立一套开放的「抽象概念 → 可观察视觉语言」知识体系。

知识链路

每个概念词条都沿着同一条链路组织数据：

  1. 01Abstract Concept抽象概念，如「仙气」「孤独」
  2. 02Semantic Meaning语义内涵：轻盈、空灵、超现实
  3. 03Visual Evidence可观察的证据：柔和逆光、薄雾、大面积留白
  4. 04Visual Primitive可检索、可组合、机器可读的视觉原语

核心原则

  • Visual First所有抽象概念最终都转换为可观察的视觉证据。
  • Concept ≠ Prompt保存的是视觉知识而非完整 Prompt——Prompt 只是视觉知识的一种输出方式。
  • Machine Readable网站页面与 API 基于同一套数据，人类可读与机器可读始终一致。
  • Evidence-based鼓励列举可实际观察的视觉现象，而不是「我觉得这个词应该这么写」。
  • Open Contribution核心数据开放阅读、Fork、PR、Review 与 Dataset 使用。

数据开放

网站页面、搜索索引与静态 API 基于同一套 YAML 数据构建，无需注册即可取用全量数据：

路线图

  • V0.1

    静态词典基础

    50 个首批概念、静态站点、静态 JSON API 与 Dataset 下载，验证「抽象词 → 视觉语言」的数据结构与社区参与意愿。

  • V0.2

    提示应用闭环 · 当前版本

    来源明确的示例提示、可复制的开放提示编译器，以及把主题、选中维度和用户锁定项交给自有 LLM 的结构化任务包；网站仍保持完全静态。

  • V0.3

    真实 LLM 校准

    用固定评测集验证部分维度、互斥概念、多人物绑定与默认人物规则，再根据真实失败更新编译器。

  • V0.5

    Developer API 与 Visual IR

    Static Developer API、Visual IR、模型笔记与 FLUX / Z-Image / SDXL 适配数据，仍运行在 GitHub Pages。

许可

  • CodeMIT License——网站与工具代码。
  • DatasetCC BY-SA 4.0——Concept / Primitive / Relation 数据。