RapidRAW 富士X-Trans RAW支持与AI图片打标签功能 -

v1.3.0：攻克富士X-Trans RAW难题

富士独有的X-Trans传感器采用6×6无序色彩滤镜阵列（CFA），相比传统拜耳阵列的2×2网格：

• 减少摩尔纹：通过模拟胶片银盐颗粒的无序排列，降低重复图案干扰，无需光学低通滤镜

• 增强细节保留：绿色像素占比提升（20/36 vs 拜耳2/4），契合人眼对绿色敏感度更高的生理特性

• 技术挑战：复杂排列导致传统demosaicing算法易产生伪色，尤其在高对比度边缘

RapidRAW开发者针对X-Trans设计了双模式处理策略：

• 质量模式：采用全分辨率导向插值，通过分析8邻域像素梯度，沿边缘方向动态调整权重，解决角落区域色彩偏移问题。GitHub代码显示，该算法参考了dnglab的X-Trans处理模块，并优化了内存占用。

• 速度模式：超像素降采样算法将6×6块压缩为2×2，处理速度提升3倍，适合缩略图预览和快速筛选。

实测对比：在配备RTX 3060的Windows笔记本上，处理2400万像素富士X-T4 RAF文件，质量模式耗时1.2秒，较Lightroom快40%；速度模式仅需0.4秒，满足实时预览需求。

修复了缩略图更新时重复读取磁盘的关键bug：

• 缓存机制：将解码后的图像数据暂存GPU显存，避免频繁I/O操作

• 增量更新：仅重新计算修改区域的缩略图，降低CPU占用

集成OpenAI CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型¹：

• 跨模态检索：将图像与文本映射到768维向量空间，支持"日落海滩"等抽象概念搜索

• 轻量级实现：选用ViT-B/32架构，通过模型量化将推理耗时控制在200ms内，单个图像标签耗电仅0.01Wh

1. 文件夹索引：用户启用后，后台批量处理图像生成标签（如"雪山""人像""f/2.8"）