阶跃AI多模态识别可自动读图理解场景并生成语义化文件名：需准备JPG/PNG/WEBP图片、开通vision权限、用curl批量调用API获取描述，再通过Python脚本依描述重命名。
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你需要把几百张杂乱无章的图片按实际内容快速重命名，比如把“IMG_20230412_152344.jpg”改成“办公室会议白板笔记_20230412.jpg”，靠人工看图打字效率极低——阶跃AI的多模态识别能力可以直接读图、理解场景、提取关键实体，再生成语义清晰的文件名。
准备图片与开通多模态权限
将待命名的所有图片统一放入一个本地文件夹，确保格式为 JPG、PNG 或 WEBP；不支持 GIF、BMP 或带密码的压缩包内图片。
登录阶跃AI官网（yao.ai），进入「控制台 → API密钥」页面，确认已开通 【多模态图像理解（vision）】 权限；未开通时调用会直接返回错误且不计费也不触发识别。
复制当前可用的 API Key，后续调用需携带该密钥认证。
用 curl 批量提交图片并获取识别结果
打开终端（macOS/Linux）或 PowerShell（Windows），逐条执行以下命令：
第一步：进入图片所在文件夹 → cd /path/to/your/image/folder
第二步：运行批量识别脚本（以 5 张为一组，避免单次请求超时）→ for img in *.jpg *.png *.webp; do [ -f "$img" ] && curl -X POST "https://api.yao.ai/v1/vision/describe" -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -F "image=@$img" -F "prompt=用中文简洁描述图中主体、场景、文字信息，不要解释，只输出1句完整描述，不超过20字" | jq -r '.description' >> descriptions.txt; done
注意：jq 命令需提前安装，否则无法解析 JSON 提取 description 字段；Mac 用户可用 brew install jq，Windows 用户请下载 jq.exe 并加入系统 PATH。
执行完后，descriptions.txt 中每行对应一张图的识别结果，顺序与文件列表一致。
生成新文件名并重命名
方法一：用 Python 脚本自动处理（推荐）
新建 rename.py，粘贴以下代码：
import os
import re
images = sorted([f for f in os.listdir('.') if f.lower().endswith(('.jpg', '.png', '.webp'))])
with open('descriptions.txt') as f:
descs = [line.strip() for line in f]
for i, old in enumerate(images):
if i clean = re.sub(r'[\/*?:"|]', '_', descs[i])[:30]
ext = os.path.splitext(old)[1]
new = f"{clean}{ext}"
os.rename(old, new)
保存后在终端运行 python rename.py。脚本会严格按文件名 ASCII 排序匹配 descriptions.txt 行序，【若图片和描述行数不一致，将跳过多余图片或中断重命名】。
方法二：手动 Excel 配对（适合少于 50 张）
把原图文件名复制到 A 列，descriptions.txt 内容粘贴到 B 列 → C1 输入公式 =SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(B1," ","_"),"，","_"),"/","_")&".jpg" → 下拉填充 → 全选 C 列 → 复制 → 在资源管理器地址栏输入 cmd 回车 → 粘贴执行批量 ren 命令。
