应使用Doubao-Seedream-4.5或Doubao-Seedance-2.0模型，配合明确定义模糊的技术指标、分层输出要求及4K对比标尺的结构化提示词，并上传1024×1024以内原始分辨率图片。
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你需要让火山引擎的视觉模型自动识别一张图片是否模糊，但直接提问“这张图模糊吗”往往得不到稳定判断——模型缺乏明确的清晰度判定锚点，容易把艺术虚化、景深效果误判为画质缺陷。
用结构化提问触发模型清晰度感知能力
第一步：在提示词开头明确定义“模糊”的技术含义。例如写：“请基于图像高频细节缺失、边缘发虚、纹理不可辨识三个客观指标判断清晰度，忽略艺术性虚化或景深效果。”
第二步：强制模型分层输出。要求它先描述局部区域（如“左上角文字边缘是否锐利”“人物睫毛是否存在可分辨结构”），再综合给出整体清晰度结论。这能规避模型跳过细节直接猜答案。
第三步：附加参考标尺。提供一句对比参照：“若该图与标准4K显示器上显示的同一场景实拍图相比，细节损失超过30%，则判定为模糊。”【没有参照标尺时，模型对“模糊”的阈值判断会漂移】
选对模型比调提示词更重要
方法一：优先调用 Doubao-Seedream-4.5（视觉理解类），它内置了针对UGC图像的退化检测模块，对压缩伪影、运动模糊、失焦模糊有专项识别路径，响应中会主动标注模糊类型。
方法二：避免使用 Seedream 系列文生图模型——它们是生成向模型，没有内置清晰度评估逻辑，强行提问只会套用通用描述词，比如“画面柔和”，无法输出可判定的清晰度结论。
注意：Doubao-Seedance-2.0 对低光照下的模糊识别更鲁棒，若图片含暗部噪点干扰，优先选它而非 Seedream-4.5。
图片预处理决定判断成败
上传前必须做两件事：一是将图片缩放到 1024×1024 像素以内，过大尺寸会导致模型抽帧丢失关键区域；二是禁用任何锐化滤镜，否则模型会把人工增强痕迹误读为原始清晰度证据。
如果原图是手机截图或微信转发图，务必先提取原始分辨率版本——经多次压缩的图会叠加块状伪影，模型可能将压缩损伤误判为对焦失败。
【模型接收的是像素阵列，不是人眼看到的“感觉”】 所以不要传经过美颜、滤镜、裁剪的图，哪怕你觉得“看起来更清楚”。
