azwosile/dsh-highres-vision
专供 deepseek-v4-flash-vision-exp 的高清识图增强插件:放宽 DSH 图片限制 + highres_read 分块识图工具。
项目介绍Project Overview
dsh-highres-vision 是专供 deepseek-v4-flash-vision-exp 的 DSH 高清识图插件,放宽图片大小/数量限制,并注册 highres_read 工具,把大图生成整图缩略图加 800px 重叠分块注入模型。需要 OCR、小字或局部细节时使用;仅粗略描述不必调用。注意分块会显著增加视觉 token,且 router-standard 需把 highres_read 加入 preserveTools。
dsh-highres-vision is a DSH plugin for deepseek-v4-flash-vision-exp that relaxes image limits and adds a highres_read tool. For images larger than 800×800, it sends a full-image thumbnail plus overlapping 800px tiles so the model can read small text and fine details. Use it for OCR or close inspection, not rough descriptions. Tiles greatly increase vision-token usage; router-standard also needs highres_read in preserveTools.
请帮我了解并安装插件:【dsh-highres-vision】【https://github.com/azwosile/dsh-highres-vision】
把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH,让它帮你了解并安装。安装命令不一定准确,发给 DSH 更稳。Send this message to DSH in your current session. CLI install commands may not be accurate across systems — DSH will figure it out for you.
或使用命令行安装(适合开发者)Or use CLI install (for developers)
命令行安装CLI Install
dsh plugin add github:azwosile/dsh-highres-vision
把 azwosile/dsh-highres-vision 加入你的 DSH 配置(web profile)即可启用。
READMEREADME
dsh-highres-vision
大肥鱼出来卖个萌 🐳 鲸鱼娘登场喵~ 如果这个小插件帮到了你,记得给仓库点个 ⭐ Star 喵! 星星越多,鲸鱼娘越开心,也会更有动力继续维护这个插件喵~ 💙 (求求啦喵~)
⚠️ 本插件专供
deepseek-v4-flash-vision-exp模型使用。 该模型是 DeepSeek 的视觉多模态模型,支持图片输入; 本插件针对它的 800×800 等效缩放、单图 32MiB / 8192px 上限做了高清分块增强。 其他模型通常不支持图片输入,或无法获得同样的高清识图效果。
DeepSeek Harness 高清识图增强插件(v0.2.0)。 (本身也是由 deepseek v4 flash vision exp 开发()) 整合两个能力:
放宽图片限制
- 单图 32 MiB
- 单边 8192px
- 单请求 600 张
- inline 总量 64 MiB
- base64 累计 44 MiB
高清分块识图
- 注册
highres_read工具 - 自动定位当前会话最近一张用户图片
- 生成整图 + ≤800×800 高清分块(overlap 自动:40/80/120px)
- 通过宿主
read_image把整图和每个分块注入模型 - 不覆盖宿主
read_image,read_image保持原样 agent/pre-step提醒:仅当出现 >800×800 的大图且模型未调用highres_read时提示
- 注册
🆕 v0.2.0:纯 Node 实现。 分块引擎从
scripts/tile_image.py改为lib/tile.js(基于jimp), 不再依赖系统 Python 与 Pillow。dsh plugin add安装后开箱即用。
文件结构
dsh-highres-vision/
├── package.json
├── cordis.patch.yml # 放宽限制 + 挂载插件
├── lib/
│ ├── index.js # highres_read 工具 / pre-step 提醒
│ └── tile.js # 纯 Node 分块引擎(jimp)
├── README.md
├── LICENSE
└── .gitignore
分块逻辑(完整版)
定位原图
- 优先自动定位当前会话最近一张用户图片;
- 也支持传入
file_path/attachmentId。
判断是否需要分块
- 宽和高都 ≤ 800×800:只返回整图,不分块;
- 任意一边 > 800×800:生成整图缩略图 + 多个子块。
子块生成规则
tile = 800pxoverlap自动:原图最大边 自动 overlap ≤ 1600px 40px 1600 ~ 3000px 80px > 3000px 120px - 相邻块至少重叠指定像素,最后一块贴原图边缘;
- 每块尽量接近 800×800,避免边缘细节被切丢。
注入模型
- 先
read_image整图缩略图; - 再逐块
read_image所有子块; - 模型基于“整图 + 全部分块”输出完整识别结果。
- 先
清理
- 识别完成后清理本次临时目录;
- 不清理附件库。
示例
| 原图尺寸 | 自动 overlap | 子块数 |
|---|---|---|
| 1280×720 | 40px | 2 块 + 整图 |
| 2560×1600 | 80px | 12 块 + 整图 |
| 3840×2160 | 120px | 18 块 + 整图 |
| 5120×2880 | 120px | 40 块 + 整图 |
以上块数为按当前算法的大致结果,实际以脚本输出为准。
⚠️ Token 消耗提示
highres_read会把 1 张整图 + N 张子块 全部注入模型;- 每张图片都会消耗视觉 token,所以总消耗远高于直接识别一张原图;
- 图片越大,子块越多,消耗越大:
- 3840×2160 约 19 张图(整图 + 18 子块)
- 5120×2880 约 41 张图(整图 + 40 子块)
- 如果用户只需要粗略描述/整体判断,可以直接用模型视觉能力,不需要调用本工具;
- 只有需要 OCR、小字、局部细节 时才建议使用;
- 可用
max_tiles限制最多读取的子块数,降低耗时与成本。
安装
方式一:从 GitHub 安装(推荐,收录后可直接用)
dsh plugin add github:azwosile/dsh-highres-vision
重启 DSH Desktop 后,限制 patch 与 router 首轮工具配置完全生效。
方式二:本地开发安装
dev_install_package /path/to/dsh-highres-vision
或:
dev_inject_plugin /path/to/dsh-highres-vision
v0.2.0 起无需 Python / Pillow,Node >= 18 即可(依赖
jimp会在安装时自动装好)。
⚠️ 兼容性说明(风神插件)
如果你使用 router-standard(风神插件),它的“RL 接口还原”会在第一轮只暴露极少数工具。
如果没有把 highres_read 加进 preserveTools:
- 模型第一轮看不到也调不了
highres_read; - pre-step 提醒会提示它调用,但工具不可见,等于没用;
- 第一次调用工具也会因此失败/不可见。
需要手动加:
# <profile>/.agent-presets/router-standard/agent.cordis.yml
preserveTools:
- infinite_gen1_profile
- skill
- highres_read
或改用不收敛首轮工具面的预设(如标准 preset / 全工具 preset)。
简单说:未改动的 router-standard 不兼容本插件的首轮工具调用,装好后务必按上面配置。
使用
模型识图时:
用户上传大图(>800×800)
↓
pre-step 提醒:请先调用 highres_read
↓
highres_read()
↓
自动定位附件 → 切块 → 返回整图 + tiles
↓
模型基于整图和分块输出完整识别结果
回滚
dev_uninject_plugin dsh-highres-vision
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