必须用可测量、可锚定、可验证的尺度语言替代主观形容词，如带单位数字+生活化类比、分层标注垂直维度、人体动态反推、锚点链构建纵深并插入视觉阻断点。
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要在Seko中让AI准确还原场景的空间大小，避免生成“明明写的是仓库却像衣帽间”“说好是摩天楼顶结果只拍到半扇窗”的错位画面，必须用可测量、可锚定、可验证的尺度语言替代主观形容词。
用真实参照物绑定空间体积
在描述场景时，插入一个生活中人人能比划出来的实体参照物，并明确其与空间的关系。例如：“废弃地铁站台长187米（相当于两架波音737首尾相接），拱顶高9.4米（比三层住宅层高多1.2米）”。
不能只写“巨大空旷的地铁站”，Seko没有“巨大”的物理标尺，它会按默认模板套用中小型室内模型，导致柱距压缩、穹顶压低、纵深感丢失。
【必须使用带单位的数字+生活化类比】，纯数字如“高9.4米”仍可能被误判为建筑总高而非净高；纯类比如“三层楼高”又缺乏精度，AI倾向取整为9米或10米，误差放大后直接改变镜头调度逻辑。
分层标注垂直维度
方法一：按人眼视线切分三层结构
在括号内用斜杠分隔：（地面层：水磨石砖缝宽3mm/中视层：广告灯箱离地1.6m/顶面层：裸露通风管底距地4.1m）。
这三组数据强制AI锁定观察者身高基准、交互界面高度和空间上限，杜绝“角色抬头看不见管道”或“广告牌贴着额头挂”等比例崩坏。
方法二：用人体动态反推空间
写“主角蹲下伸手能碰到排水沟盖板边缘→站直后指尖距吊顶铝扣板仅差一拳距离”。
这句话自带两个硬约束：蹲姿垂向空间≥55cm，立姿垂向剩余空间≈12cm。Seko会据此反向推算吊顶净高，并自动匹配符合该高度的通风、照明、消防设备布局。
控制水平纵深的锚点链
第一步：确定最近参照物
在场景描述开头就写明“镜头正前方3.2米处立着锈蚀电话亭（宽1.1米，门框厚8cm）”，这个电话亭将成为所有后续距离推算的起点。
第二步：用连续位移构建纵深链
接着写：“电话亭右侧5.7米是断裂的自动扶梯入口→扶梯尽头再往里12.3米可见坍塌的闸机阵列→阵列后方阴影里露出半截绿皮列车车头”。
每一段距离都以前一段终点为新起点，形成不可跳过的空间递进。漏掉任一环，AI就会在断裂扶梯后直接生成空白墙壁，而非延续纵深结构。
第三步：插入视觉阻断点
在纵深链末端加一句：“车头左侧第三扇窗玻璃碎裂，缺口正对镜头，透过它能看到窗外模糊的钢架塔吊轮廓”。
这个“窗外轮廓”不是新增场景，而是用远距离参照物反证当前空间已足够深——若纵深不足，塔吊根本不会入画。Seko会据此校验整条链的可信度，自动补全中间缺失的支撑结构。
