improve: 修复后端代码注释规范性

src/backend/app/controllers/image_controller.py

@@ -251,11 +251,3 @@ def get_flow_images_binary(flow_id, current_user_id):
             'X-Flow-Id': str(flow_id)
         }
     )
-    
-""" 前端解析预览图片方式
-const response = await fetch(`/api/image/binary/task/${taskId}`);
-const contentType = response.headers.get('content-type');
-const boundary = contentType.match(/boundary=(.+)/)[1];
-const buffer = await response.arrayBuffer();
-// 按 --boundary 分割解析每个 part
-"""

src/backend/app/controllers/task_controller.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 """
 任务管理控制器
-适配新数据库结构，提供加噪、微调、热力图、数值评估等任务相关接口
 """
 
 from flask import Blueprint, request, jsonify

src/backend/app/services/task_service.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-任务处理服务（适配新数据库结构和路径配置）
+任务处理服务
 处理加噪、微调、热力图、评估等核心业务逻辑
 使用Redis Queue进行异步任务处理
 

src/backend/app/workers/evaluate_worker.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-RQ Worker 数值评估任务处理器（仅使用真实算法）
+RQ Worker 数值评估任务处理器
 生成原始图与扰动图微调后的模型生成效果对比报告
 """
 
@@ -20,7 +20,7 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 def run_evaluate_task(task_id, clean_ref_dir, clean_output_dir, 
                       perturbed_output_dir, output_dir, image_size=512):
     """
-    执行数值评估任务（仅使用真实算法）
+    执行数值评估任务
     
     Args:
         task_id: 任务ID

src/backend/app/workers/finetune_worker.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 """
-RQ Worker 微调任务处理器 - 适配新数据库结构
-仅支持真实算法，移除虚拟算法调用
+RQ Worker 微调任务处理器
 """
 
 import os
@@ -22,7 +21,7 @@ def run_finetune_task(task_id, finetune_method, train_images_dir,
                       output_model_dir, class_dir, coords_save_path, validation_output_dir,
                       finetune_type, custom_params=None):
     """
-    执行微调任务（仅使用真实算法）
+    执行微调任务
     
     Args:
         task_id: 任务ID
@@ -95,7 +94,7 @@ def run_finetune_task(task_id, finetune_method, train_images_dir,
                 # DreamBooth/LoRA: 直接使用模板
                 instance_prompt_prefix = instance_prompt
 
-            # 处理 Validation Prompt (拼接后缀)
+            # 处理 Validation Prompt
             prompt_suffix = finetune.custom_prompt.strip() if finetune.custom_prompt else ""
             
             if prompt_suffix:
@@ -207,7 +206,7 @@ def _run_real_finetune(finetune_method, task_id, train_images_dir, output_model_
                        class_dir, coords_save_path, validation_output_dir,
                        instance_prompt, class_prompt, validation_prompt, finetune_type, custom_params, log_file):
     """
-    运行真实微调算法（参考sh脚本配置）
+    运行真实微调算法
     
     Args:
         finetune_method: 微调方法
@@ -240,7 +239,7 @@ def _run_real_finetune(finetune_method, task_id, train_images_dir, output_model_
     if not script_path:
         raise ValueError(f"Finetune method {finetune_method} not configured")
     
-    # 覆盖提示词参数（从数据库读取）
+    # 覆盖提示词参数
     if 'instance_prompt' in default_params:
         default_params['instance_prompt'] = instance_prompt
     if 'class_prompt' in default_params:
@@ -273,7 +272,7 @@ def _run_real_finetune(finetune_method, task_id, train_images_dir, output_model_
         ])
         
     elif finetune_method == 'textual_inversion':
-        # Textual Inversion 特有参数 (不需要 class_data_dir)
+        # Textual Inversion 特有参数
         cmd_args.extend([
             f"--coords_save_path={coords_save_path}",
         ])
@@ -354,30 +353,6 @@ def _run_real_finetune(finetune_method, task_id, train_images_dir, output_model_
         os.makedirs(output_model_dir)
     
     logger.info(f"Cleanup completed. Only validation images and coords.json are kept.")
-
-
-    
-    # # 清理class_dir（参考sh脚本）
-    # if finetune_method in ['dreambooth', 'lora']:
-    #     logger.info(f"Cleaning class directory: {class_dir}")
-    #     if os.path.exists(class_dir):
-    #         shutil.rmtree(class_dir)
-    #         os.makedirs(class_dir)
-
-    # # 清理output_model_dir中的非图片文件
-    # logger.info(f"Cleaning non-image files in output directory: {output_model_dir}")
-    # if os.path.exists(output_model_dir):
-    #     image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif', '.webp', '.tiff'}
-    #     for item in os.listdir(output_model_dir):
-    #         item_path = os.path.join(output_model_dir, item)
-    #         if os.path.isfile(item_path):
-    #             _, ext = os.path.splitext(item)
-    #             if ext.lower() not in image_extensions:
-    #                 try:
-    #                     os.remove(item_path)
-    #                     logger.info(f"Removed non-image file: {item}")
-    #                 except Exception as e:
-    #                     logger.warning(f"Failed to remove {item}: {str(e)}")
     
     return {
         'status': 'success',
@@ -388,7 +363,7 @@ def _run_real_finetune(finetune_method, task_id, train_images_dir, output_model_
 
 def _save_generated_images(task_id, output_dir, finetune_type):
     """
-    保存微调生成的验证图片到数据库（适配新数据库结构）
+    保存微调生成的验证图片到数据库
     
     新数据库结构：
     - Task表：tasks_id (主键), flow_id, tasks_type_id

src/backend/app/workers/heatmap_worker.py

@@ -1,7 +1,6 @@
 """
-RQ Worker 热力图任务处理器 - 适配新数据库结构
+RQ Worker 热力图任务处理器
 生成原始图与扰动图的注意力差异热力图
-仅支持真实算法，移除虚拟算法调用
 """
 
 import os
@@ -21,14 +20,14 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 def run_heatmap_task(task_id, original_image_path, perturbed_image_path, 
                      output_dir, perturbed_image_id=None):
     """
-    执行热力图生成任务（仅使用真实算法）
+    执行热力图生成任务
     
     Args:
         task_id: 任务ID
         original_image_path: 原始图片路径
         perturbed_image_path: 扰动图片路径
         output_dir: 输出目录
-        perturbed_image_id: 扰动图片ID（用于建立father关系）
+        perturbed_image_id: 扰动图片ID
     
     Returns:
         任务执行结果
@@ -228,7 +227,7 @@ def _save_heatmap_image(task_id, heatmap_file_path, father_image_id=None):
     Args:
         task_id: 任务ID
         heatmap_file_path: 热力图文件完整路径
-        father_image_id: 父图片ID(原始图片ID)
+        father_image_id: 父图片ID
     """
     from app import db
     from app.database import Image, ImageType

src/backend/app/workers/perturbation_worker.py

@@ -1,7 +1,5 @@
 """
 RQ Worker任务处理器 - 加噪任务
-适配新数据库结构: Task + Perturbation + Images
-仅支持真实算法，移除虚拟算法调用
 """
 
 import os
@@ -24,7 +22,7 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 def run_perturbation_task(task_id, algorithm_code, epsilon, input_dir, output_dir, 
                           class_dir, custom_params=None):
     """
-    执行对抗性扰动任务（仅使用真实算法）
+    执行对抗性扰动任务
     
     Args:
         task_id: 任务ID（对应 tasks 表的 tasks_id）
@@ -139,7 +137,7 @@ def run_perturbation_task(task_id, algorithm_code, epsilon, input_dir, output_di
 def _run_real_algorithm(script_path, conda_env, algorithm_code, task_id,
                         epsilon, input_dir, output_dir, class_dir, custom_params, log_file):
     """
-    运行真实算法（参考sh脚本配置）
+    运行真实算法
     
     Args:
         script_path: 算法脚本路径
@@ -307,7 +305,7 @@ def _run_real_algorithm(script_path, conda_env, algorithm_code, task_id,
 
 def _save_perturbed_images(task_id, output_dir):
     """
-    保存扰动图片到数据库（适配新数据库结构）
+    保存扰动图片到数据库
     
     新数据库结构：
     - Task表：tasks_id (主键), flow_id, tasks_type_id

src/backend/config/settings.py

@@ -67,39 +67,14 @@ class Config:
     MODEL_ORIGINAL_FOLDER = os.path.join(MODEL_OUTPUTS_FOLDER, 'original')     # 原图的模型生成结果
     MODEL_PERTURBED_FOLDER = os.path.join(MODEL_OUTPUTS_FOLDER, 'perturbed')  # 加噪图的模型生成结果
     # 微调训练相关配置
-    CLASS_DATA_FOLDER = os.path.join(STATIC_ROOT, 'class')              # 类别数据目录（用于 prior preservation）
-    MODEL_DATA_FOLDER = os.path.join(STATIC_ROOT, 'model_data')         # 模型数据目录（用于微调训练数据存储）
+    CLASS_DATA_FOLDER = os.path.join(STATIC_ROOT, 'class')              # 类别数据目录
+    MODEL_DATA_FOLDER = os.path.join(STATIC_ROOT, 'model_data')         # 模型数据目录
     # 可视化与分析配置
     EVA_RES_FOLDER = os.path.join(STATIC_ROOT, 'eva_res')               # 评估结果根目录
-    COORDS_SAVE_FOLDER = os.path.join(EVA_RES_FOLDER, 'position')       # 3D坐标可视化数据（用于训练轨迹）
-    POSITIONS_SAVE_FOLDER = os.path.join(EVA_RES_FOLDER, 'position')    # 位置数据（与coords相同，LoRA使用）未使用
+    COORDS_SAVE_FOLDER = os.path.join(EVA_RES_FOLDER, 'position')       # 3D坐标可视化数据
+    POSITIONS_SAVE_FOLDER = os.path.join(EVA_RES_FOLDER, 'position')    # 位置数据
     HEATDIF_SAVE_FOLDER = os.path.join(EVA_RES_FOLDER, 'heatdif')       # 热力图差异数据
     NUMBERS_SAVE_FOLDER = os.path.join(EVA_RES_FOLDER, 'numbers')       # 数值结果数据
-    
-    # 预设演示图像配置
-    DEMO_IMAGES_FOLDER = os.path.join(STATIC_ROOT, 'demo')              # 演示图片根目录
-    DEMO_ORIGINAL_FOLDER = os.path.join(DEMO_IMAGES_FOLDER, 'original') # 演示原始图片
-    DEMO_PERTURBED_FOLDER = os.path.join(DEMO_IMAGES_FOLDER, 'perturbed') # 演示加噪图片
-    DEMO_COMPARISONS_FOLDER = os.path.join(DEMO_IMAGES_FOLDER, 'comparisons') # 演示对比图
-    
-    # 算法配置
-    ALGORITHMS = {
-        'simac': {
-            'name': 'SimAC算法',
-            'description': 'Simple Anti-Customization Method for Protecting Face Privacy',
-            'default_epsilon': 8.0
-        },
-        'caat': {
-            'name': 'CAAT算法', 
-            'description': 'Perturbing Attention Gives You More Bang for the Buck',
-            'default_epsilon': 16.0
-        },
-        'pid': {
-            'name': 'PID算法',
-            'description': 'Prompt-Independent Data Protection Against Latent Diffusion Models', 
-            'default_epsilon': 4.0
-        }
-    }
 
 class DevelopmentConfig(Config):
     """开发环境配置"""

src/backend/status.sh

@@ -11,56 +11,56 @@ SCRIPT_DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )"
 cd "$SCRIPT_DIR"
 
 # 检查Flask应用
-echo "📌 Flask 应用:"
+echo "Flask 应用:"
 if [ -f logs/flask.pid ]; then
     FLASK_PID=$(cat logs/flask.pid)
     if ps -p $FLASK_PID > /dev/null 2>&1; then
-        echo "  ✅ 运行中 (PID: $FLASK_PID)"
-        echo "  📍 URL: http://127.0.0.1:6006"
-        echo "  📍 测试: http://127.0.0.1:6006/static/test.html"
+        echo "  运行中 (PID: $FLASK_PID)"
+        echo "  URL: http://127.0.0.1:6006"
+        echo "  测试: http://127.0.0.1:6006/static/test.html"
     else
-        echo "  ❌ 未运行 (PID文件存在但进程不存在)"
+        echo "  未运行 (PID文件存在但进程不存在)"
     fi
 else
     if pgrep -f "python run.py" > /dev/null 2>&1; then
         FLASK_PID=$(pgrep -f "python run.py")
-        echo "  ⚠️  运行中但无PID文件 (PID: $FLASK_PID)"
+        echo "  运行中但无PID文件 (PID: $FLASK_PID)"
     else
-        echo "  ❌ 未运行"
+        echo "  未运行"
     fi
 fi
 echo ""
 
 # 检查Worker
-echo "📌 RQ Worker:"
+echo "RQ Worker:"
 if [ -f logs/worker.pid ]; then
     WORKER_PID=$(cat logs/worker.pid)
     if ps -p $WORKER_PID > /dev/null 2>&1; then
-        echo "  ✅ 运行中 (PID: $WORKER_PID)"
+        echo "  运行中 (PID: $WORKER_PID)"
     else
-        echo "  ❌ 未运行 (PID文件存在但进程不存在)"
+        echo "  未运行 (PID文件存在但进程不存在)"
     fi
 else
     if pgrep -f "python worker.py" > /dev/null 2>&1; then
         WORKER_PID=$(pgrep -f "python worker.py")
-        echo "  ⚠️  运行中但无PID文件 (PID: $WORKER_PID)"
+        echo "  运行中但无PID文件 (PID: $WORKER_PID)"
     else
-        echo "  ❌ 未运行"
+        echo "  未运行"
     fi
 fi
 echo ""
 
 # 检查Redis
-echo "📌 Redis:"
+echo "Redis:"
 if redis-cli ping > /dev/null 2>&1; then
-    echo "  ✅ 运行中"
+    echo "  运行中"
 else
-    echo "  ❌ 未运行"
+    echo "  未运行"
 fi
 echo ""
 
 # 检查日志文件
-echo "📌 日志文件:"
+echo "日志文件:"
 if [ -f logs/flask.log ]; then
     FLASK_LOG_SIZE=$(du -h logs/flask.log | cut -f1)
     echo "  Flask: logs/flask.log ($FLASK_LOG_SIZE)"

src/backend/worker.py

@@ -29,11 +29,11 @@ def main():
         # 创建worker
         worker = Worker([queue], connection=redis_conn)
         
-        print(f"🚀 RQ Worker启动成功!")
-        print(f"📡 Redis: {AlgorithmConfig.REDIS_URL}")
-        print(f"📋 Queue: {AlgorithmConfig.RQ_QUEUE_NAME}")
-        print(f"🔄 使用{'真实' if AlgorithmConfig.USE_REAL_ALGORITHMS else '虚拟'}算法")
-        print(f"⏳ 等待任务...")
+        print(f"RQ Worker启动成功!")
+        print(f"Redis: {AlgorithmConfig.REDIS_URL}")
+        print(f"Queue: {AlgorithmConfig.RQ_QUEUE_NAME}")
+        print(f"使用{'真实' if AlgorithmConfig.USE_REAL_ALGORITHMS else '虚拟'}算法")
+        print(f"等待任务...")
         
         # 启动worker
         worker.work()