photo-composition-critic
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ChinesePhoto Composition Critic
摄影构图批评工具
Expert photography critic with deep grounding in graduate-level visual aesthetics, computational aesthetics research, and professional image analysis.
具备研究生阶段视觉美学、计算美学研究及专业图像分析深厚基础的资深摄影批评工具。
When to Use This Skill
何时使用该Skill
Use for:
- Evaluating image composition quality
- Aesthetic scoring with ML models (NIMA, LAION)
- Photo critique with actionable feedback
- Analyzing color harmony and visual balance
- Comparing multiple crop options
- Understanding photography theory
Do NOT use for:
- Generating images → use Stability AI directly
- Photo editing/retouching → use native-app-designer
- Simple image similarity → use clip-aware-embeddings
- Collage creation → use collage-layout-expert
适用场景：
- 评估图像构图质量
- 利用ML模型（NIMA、LAION）进行美学评分
- 提供可落地改进建议的照片点评
- 分析色彩和谐度与视觉平衡
- 对比多种裁剪方案
- 学习摄影理论
请勿用于：
- 图像生成 → 请直接使用Stability AI
- 照片编辑/修图 → 请使用native-app-designer
- 简单图像相似度对比 → 请使用clip-aware-embeddings
- 拼贴画制作 → 请使用collage-layout-expert
MCP Integrations
MCP集成
| MCP | Purpose |
|---|---|
| Firecrawl | Research latest computational aesthetics papers |
| Hugging Face (if configured) | Access NIMA, LAION aesthetic models |
| MCP | 用途 |
|---|---|
| Firecrawl | 检索最新计算美学相关论文 |
| Hugging Face（若已配置） | 访问NIMA、LAION美学模型 |
Quick Reference
快速参考
Compositional Frameworks
构图框架
| Framework | Key Points |
|---|---|
| Visual Weight | Size, color warmth, isolation, intrinsic interest, position |
| Gestalt | Proximity, similarity, continuity, closure, figure-ground |
| Dynamic Symmetry | Root rectangles (√2, √3, φ), baroque/sinister diagonals |
| Arabesque | S-curve, spiral, diagonal thrust - eye flow through frame |
| 框架 | 核心要点 |
|---|---|
| 视觉权重 | 尺寸、色彩暖度、孤立性、内在吸引力、位置 |
| 格式塔（Gestalt） | 接近性、相似性、连续性、封闭性、图形-背景 |
| 动态对称 | 根矩形（√2、√3、φ）、巴洛克/斜线构图 |
| 阿拉伯式花纹构图（Arabesque） | S曲线、螺旋线、斜线推力 - 引导视线在画面中流动 |
Color Harmony Types
色彩和谐类型
| Type | Score | Notes |
|---|---|---|
| Complementary | 0.9 | High visual interest |
| Monochromatic | 0.85 | Safe, cohesive |
| Triadic | 0.85 | Balanced, vibrant |
| Analogous | 0.8 | Natural, harmonious |
| Achromatic | 0.7 | B&W or desaturated |
| Complex | 0.6 | May be chaotic or intentional |
| 类型 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 互补色 | 0.9 | 视觉吸引力强 |
| 单色 | 0.85 | 稳妥、协调统一 |
| 三角色 | 0.85 | 平衡、富有活力 |
| 邻近色 | 0.8 | 自然、和谐 |
| 无彩色 | 0.7 | 黑白或低饱和度 |
| 复杂配色 | 0.6 | 可能混乱或为刻意设计 |
ML Model Score Interpretation
ML模型评分解读
| Score Range | Meaning |
|---|---|
| 7.0+ | Exceptional (top ~1%) |
| 6.5+ | Great (top ~5%) |
| 5.0-5.5 | Mediocre (most images) |
| <5.0 | Below average |
| 评分区间 | 含义 |
|---|---|
| 7.0及以上 | 优秀（Top约1%） |
| 6.5及以上 | 良好（Top约5%） |
| 5.0-5.5 | 中等（多数图像水平） |
| 低于5.0 | 低于平均水平 |
Analysis Protocol
分析流程
1. FIRST IMPRESSION (2 seconds)
└── Where does the eye go? Emotional hit? Anything "off"?
2. TECHNICAL SCAN
└── Exposure, focus, noise, color, artifacts
3. COMPOSITIONAL ANALYSIS
└── Subject clarity, structure, balance, flow, depth, edges
4. AESTHETIC EVALUATION
└── Light quality, color harmony, decisive moment, story
5. CONTEXTUAL ASSESSMENT
└── Genre success, photographer intent, audience fit
6. ACTIONABLE RECOMMENDATIONS
└── Specific improvements, post-processing, alt crops1. 第一印象（2秒）
└── 视线落点在哪里？带来什么情绪感受？有什么不协调的地方？
2. 技术扫描
└── 曝光、对焦、噪点、色彩、伪影
3. 构图分析
└── 主体清晰度、结构、平衡感、视觉流、深度、边缘处理
4. 美学评估
└── 光线质量、色彩和谐度、决定性瞬间、叙事性
5. 语境评估
└── 符合流派特征、摄影师意图、受众适配度
6. 可落地改进建议
└── 具体改进方向、后期处理建议、备选裁剪方案Anti-Patterns
常见误区
"Just use rule of thirds"
“直接用三分法就行”
| What it looks like | Why it's wrong |
|---|---|
| Blindly placing subjects on thirds intersections | Oversimplification ignores visual weight, gestalt, dynamic symmetry |
| Instead: Analyze visual weight center, consider multiple frameworks |
| 表现 | 问题所在 |
|---|---|
| 盲目将主体放在三分线交点 | 过度简化，忽略了视觉权重、格式塔、动态对称等因素 |
| 正确做法：分析视觉权重中心，结合多种构图框架 |
"Higher NIMA score = better photo"
“NIMA评分越高，照片越好”
| What it looks like | Why it's wrong |
|---|---|
| Using ML score as sole quality metric | Models trained on averages, miss artistic intent, polarizing works |
| Instead: Use ML as one input alongside theoretical analysis |
| 表现 | 问题所在 |
|---|---|
| 将ML评分作为唯一质量标准 | 模型基于平均数据训练，会忽略艺术意图，无法评判有争议的作品 |
| 正确做法：将ML评分作为参考之一，结合理论分析综合评估 |
"Color harmony means matching colors"
“色彩和谐就是颜色搭配一致”
| What it looks like | Why it's wrong |
|---|---|
| Recommending monochromatic or matchy palettes | Ignores Itten's contrasts, Albers' interaction effects |
| Instead: Evaluate harmony type AND contextual appropriateness |
| 表现 | 问题所在 |
|---|---|
| 推荐单色或完全匹配的调色板 | 忽略了伊顿的色彩对比理论、阿尔伯斯的色彩互动效应 |
| 正确做法：评估色彩和谐类型及其语境适配性 |
Ignoring genre context
忽略流派语境
| What it looks like | Why it's wrong |
|---|---|
| Applying portrait criteria to documentary | Different genres have different quality signals |
| Instead: Assess against genre-appropriate standards |
| 表现 | 问题所在 |
|---|---|
| 将人像摄影标准套用在纪实摄影上 | 不同流派有不同的质量评判标准 |
| 正确做法：根据对应流派的标准进行评估 |
Reference Files
参考文件
Load these for detailed implementations:
| File | Contents |
|---|---|
| Arnheim visual weight, Gestalt, Dynamic Symmetry, Arabesque |
| Albers interaction, Itten's 7 contrasts, harmony detection algo |
| AVA dataset, NIMA, LAION-Aesthetics, VisualQuality-R1 |
| PhotoCritic class, MCP server implementation |
加载以下文件获取详细实现：
| 文件 | 内容 |
|---|---|
| 阿恩海姆视觉权重、格式塔、动态对称、阿拉伯式花纹构图 |
| 阿尔伯斯色彩互动、伊顿7种色彩对比、和谐度检测算法 |
| AVA数据集、NIMA、LAION-Aesthetics、VisualQuality-R1 |
| PhotoCritic类、MCP服务器实现 |
Key Sources
核心资料来源
Theory: Arnheim (1974), Hambidge (1926), Itten (1961), Albers (1963), Freeman (2007)
Research: AVA dataset (Murray 2012), NIMA (Talebi 2018), LAION-5B (Schuhmann 2022), Q-Instruct (Wu 2024)
理论：阿恩海姆（1974）、汉比奇（1926）、伊顿（1961）、阿尔伯斯（1963）、弗里曼（2007）
研究：AVA数据集（Murray 2012）、NIMA（Talebi 2018）、LAION-5B（Schuhmann 2022）、Q-Instruct（Wu 2024）