介绍

基于SVTR（基本上是MobileNetV3_Small + Transformer）字符识别模型，使用原神字体对原神中会出现的字符串进行训练，达到更高的速度和更精确的结果。相比CRNN，SVTR可以达到更小的体积及更好的识别率
导出结果可以导入分析工具（例如 莫娜占卜铺 ）进行配装或者其他计算
由于使用了 Rust 进行编写，运行效率和文件体积都得到了很大的提升

相关资料

• MobileNetV3
• CRNN
• SVTR
• Transformer

识别模型

SVTR原文使用了多个Local/Global Mixing，其中Global Mixing就是Transformer层，而根据PaddleOCR的代码，其SVTR识别模型也并未完全遵照SVTR原模型，而是骨干网络 + Transformer的结构
Yas同样采用PaddleOCR的做法，即MobileNetV3_Small + Global Mixing，相当于将原RNN替换为Transformer。

使用

Windows

• 打开原神，并切换到背包页面，将背包拉到最上面
• 下载单exe可执行文件，右键管理员运行

• 扫描过程中，鼠标右键终止

  Linux

• 首先请确保自己在x11下或者GNOME/Wayland下（其他wayland de下会有很坏的性能）

• 用wine窗口化运行原神（或者全屏+虚拟桌面），打开圣遗物界面，拉到最顶
• 启动yas
• Alt+Tab切换到原神窗口，并且在鼠标变为十字后点击一下（还没做窗口聚焦），注意保证原神窗口整体在屏幕内

• 等待扫描结束。右键中止还没做

  注意

• 默认4星以下圣遗物不扫描

• 不是所有窗口比例都支持，推荐16:9的分辨率（如1600x900, 1920x1080, 3840x2160)
• 扫描过程中不要对鼠标做任何操作
• 当前仅支持中文环境，若默认系统为非中文，请前往游戏设置界面修改Language为“简体中文”，否则无法读取原神窗口

命令行使用

假设你知道如何使用命令行工具
查看选项 shell yas --help 只扫描五星圣遗物 shell yas --min-star=5 只扫描一行 shell yas --max-row=1

编译

在构建前，请确保安装Git LFS，并运行git lfs pull。否则yas在运行时会使用错误的模型。

```shell

Linux下需要首先安装rustup以及mingw-w64，然后再安装对应的rust target，

构建到Linux需要 libxdo 和 libxcb

rustup default stable rustup target add x8664-pc-windows-gnu cargo build --release --locked --target=x8664-pc-windows-gnu ```

训练

yas-train

反馈

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• QQ群：801106595