vision banana通过rgb像素值直接编码任务信息，需满足唯一性、可分离性、抗扰性三条件；语义分割、深度估计、边缘检测等任务均可通过简单数学操作还原，部署时须禁用色彩抖动并做阈值校正。

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Vision Banana 不需要额外解码头，它的“理解”直接藏在生成图像的 RGB 像素值里。关键在于设计可逆、语义明确的颜色映射规则，让下游任务能用简单数学操作还原出标签、深度或掩码。

颜色映射必须满足三个硬性条件

不是随便选个颜色就能用，否则解码会出错或不可靠：

Google Veo 3.1

Veo 3.1增强了音频生成能力、提示词理解能力和角色一致性控制。支持多参考图生成、场景扩展（Scene Extension）、更长视频制作以及更精准的镜头控制，同时提升了画面真实感和叙事能力。是当前 Google 主推的旗舰视频生成模型。

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• 唯一性：每个任务类别或数值区间对应一组互不重叠的 RGB 三元组。例如分割滑板用 (255, 255, 0)，自行车用 (0, 255, 0)，二者不能共享任一通道值接近的组合；
• 可分离性：优先使用单通道主导的颜色（如纯红(255, 0, 0)、纯绿(0, 255, 0)），便于用 np.argmax(output, axis=2) 快速提取类别索引；
• 抗扰性：避开易受 JPEG 压缩或渲染失真影响的临界值（如 (128, 128, 128) 灰度），推荐使用饱和色（(255, 0, 0)、(0, 255, 255)）或带偏移的整数（如深度值 1.23m 映射为 (123, 0, 0)，单位为厘米级整数）。

常见任务的典型映射与还原写法

以下代码逻辑可直接复用，输入是 Vision Banana 输出的 H×W×3 NumPy 数组 vis_img：

• 语义分割：指令中指定“用 红色 标出猫”，模型输出猫区域为 (255, 0, 0)。还原时：mask = (vis_img[:, :, 0] == 255) & (vis_img[:, :, 1] == 0) & (vis_img[:, :, 2] == 0)；
• 深度估计：指令“可视化深度，每10cm映射为R通道+1”，模型输出 (150, 0, 0) 表示 1.5 米。还原时：depth_m = vis_img[:, :, 0].astype(float) * 0.1；
• 边缘检测：指令“高亮边缘为 白色”，输出中白边像素为 (255, 255, 255)。还原时：edge_map = (vis_img.sum(axis=2) == 765)（即 R+G+B=255×3）。

避免踩坑的实操建议

真实部署时，几个细节决定是否稳定可用：

• 模型输出需禁用色彩抖动和后处理滤镜，确保像素值严格匹配指令约定；
• 对 JPEG 等有损格式输出，应在解码后做四舍五入或阈值校正，例如将 (254, 1, 1) 视为 (255, 0, 0)；
• 多任务共存时，用通道分工：R 通道表类别、G 表深度、B 表置信度，避免全图单色导致信息混叠。