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ChromeDriver自动化报告生成：汇总每日DDColor处理统计数据

在档案修复、文博数字化等实际项目中，每天面对成百上千张黑白老照片的着色任务，靠人工一张张上传、选择模型、点击运行、截图归档，不仅效率低下，还极易出错。更麻烦的是，缺乏统一的数据统计口径，导致进度难追踪、成果难汇报。

有没有一种方式，能让整个流程“自己跑起来”，并在第二天早上自动给你发一份图文并茂的日报？答案是肯定的——通过ChromeDriver + ComfyUI + DDColor的技术组合，我们完全可以构建一个无人值守的自动化图像修复与报告生成系统。

这套方案的核心思路并不复杂：用 Python 脚本驱动浏览器自动操作 ComfyUI 界面，批量提交 DDColor 图像上色任务，实时监控处理状态，并最终将结果汇总为结构化报告。虽然 ComfyUI 本身提供了 API 接口，但在许多实际部署环境中，图形界面仍是主要交互方式。此时，基于 UI 自动化的“曲线救国”策略反而更具普适性和稳定性。

DDColor 是近年来表现突出的黑白图像智能上色模型，它基于扩散机制，在保留原始结构的同时能合理推断色彩分布，尤其擅长人物肤色和建筑材质的还原。不同于早期 GAN 方法容易出现颜色溢出或局部失真，DDColor 借助更强的先验学习能力，输出结果更加自然真实。

该模型通常以.json工作流文件的形式集成到 ComfyUI 平台中，用户只需导入对应模板（如DDColor人物黑白修复.json或DDColor建筑黑白修复.json），再拖入图像即可一键生成彩色版本。这种可视化操作极大降低了使用门槛，但也带来了一个新问题：如何实现“无人干预”的批量执行？

这就引出了我们的自动化桥梁——ChromeDriver。

作为 Selenium 框架的核心组件，ChromeDriver 能够精确控制 Chrome 浏览器实例，模拟真实的鼠标点击、文件上传、页面等待等行为。尽管听起来像是“测试工具”，但它恰恰是打通 GUI 工具与自动化流程之间的关键纽带。

想象一下这样的场景：凌晨两点，服务器自动唤醒，ChromeDriver 启动无头浏览器，悄悄登录本地运行的 ComfyUI 页面，读取当天待处理的照片列表，根据文件名判断类型（人物/建筑），自动加载相应工作流，逐个上传图像并触发推理。每完成一张，就记录耗时、保存截图、标记成功状态。最后，生成一份包含处理总数、成功率、典型成果展示和异常日志的 HTML 报告，通过邮件推送给负责人。

这一切都不需要人工参与，也不依赖模型是否开放 API。

当然，要让这个流程稳定运行，有几个细节必须拿捏到位。

首先是元素定位的鲁棒性。ComfyUI 的前端并非为自动化设计，很多按钮没有固定 ID，只能靠 XPath 或 CSS 类名匹配。比如“Load Workflow”按钮可能只是<button>Load Workflow</button>，我们需要用：

wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//button[contains(text(), 'Load Workflow')]")))

来确保准确识别。对于隐藏的文件上传控件（通常是<input type="file" style="display:none">），可以直接调用send_keys("/path/to/file.jpg")完成上传，无需弹出系统对话框。

其次是状态判断逻辑。不能简单地“等几秒就继续”，否则在网络延迟或 GPU 负载高时会误判。更好的做法是监听输出区域的变化，例如等待.output-image img元素可见，或者轮询 ComfyUI 的/history接口确认任务已完成。

再次是错误恢复机制。某张图像处理失败不应导致整个流程中断。建议加入重试逻辑（最多尝试 3 次）和超时控制（单张处理超过 5 分钟则跳过），并将失败条目记录到日志中供后续分析。

至于参数设置，经验表明：
- 人物类图像推荐size=460~680，既能保证面部细节清晰，又不会因分辨率过高导致显存溢出；
- 建筑类建议设为960~1280，以保留更多纹理信息；
- 过高的size值虽能提升质量，但推理时间呈非线性增长，需结合硬件资源权衡。

从工程角度看，这套系统的架构可以分为三层：

+------------------+ +--------------------+ +---------------------+ | 自动化控制层 | ----> | UI交互与处理层 | ----> | AI模型推理层 | | (Python + | | (ComfyUI Web界面) | | (GPU加速DDColor模型) | | ChromeDriver) | | | | | +------------------+ +--------------------+ +---------------------+

各层职责分明：控制层负责流程调度与数据采集；UI 层承载用户交互逻辑；推理层完成实际计算。三者解耦设计，便于独立维护升级。

值得一提的是，虽然当前依赖浏览器自动化，但这并非终极形态。未来若 ComfyUI 进一步完善其 RESTful 接口（如支持动态绑定输入图像路径、返回处理进度事件流），我们可以平滑迁移到纯 API 调用模式，进一步提升执行效率与稳定性。但在现阶段，ChromeDriver 提供了一种切实可行的过渡方案。

在代码实现上，以下是一个简化的任务执行片段：

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.by import By options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument("--headless") # 可选：无头模式运行 options.add_argument("--no-sandbox") options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") driver = webdriver.Chrome(options=options) try: driver.get("http://127.0.0.1:8188") # 加载工作流 load_btn = WebDriverWait(driver, 10).until( EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//button[contains(text(), 'Load Workflow')]")) ) load_btn.click() upload_input = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#import-workflow-input") upload_input.send_keys("/workflows/DDColor人物黑白修复.json") time.sleep(2) # 等待解析 # 上传图像 file_input = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "input[type='file']") file_input.send_keys("/images/photo_001.jpg") # 开始队列 run_btn = driver.find_element(By.ID, "queue-button") run_btn.click() # 等待输出 WebDriverWait(driver, 180).until( EC.visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".output-image img")) ) print("✅ 处理完成") driver.save_screenshot("result_snapshot.png") finally: driver.quit()

配合定时任务（如 Linux 的 cron），即可实现每日自动执行：

# 每天上午8点运行 0 8 * * * /usr/bin/python3 /scripts/auto_ddcolor_report.py

最终生成的报告可采用 Jinja2 模板渲染为 HTML，内容涵盖：
- 当日处理总量、成功/失败数量；
- 平均处理时长趋势图；
- 成果缩略图网格；
- 异常图像列表及原因分析；
- 系统资源使用情况（可选）。

这种方式不仅提升了工作效率，更重要的是建立了标准化的数据追溯机制。团队成员无需再追问“昨天修了多少张？”、“效果怎么样？”，一切都在报告中一目了然。

当然，任何技术都有适用边界。ChromeDriver 方案也存在一些限制：
- 对前端变动敏感，一旦 ComfyUI 升级导致 DOM 结构变化，脚本可能失效；
- 浏览器资源占用相对较高，建议在独立容器或虚拟机中运行；
- 不适合超高频次的任务调度（如每分钟执行），更适合按天/小时粒度的批处理。

但从实践反馈来看，只要做好版本锁定与异常捕获，这套系统足以支撑中小型项目的长期稳定运行。

回头来看，这其实反映了一个更广泛的现实：在 AI 工具快速迭代的今天，很多优秀的模型仍停留在“演示可用”阶段，缺乏完善的生产级接口。而 ChromeDriver 这类自动化工具的存在，恰好填补了“实验室成果”与“落地应用”之间的鸿沟。

它或许不是最优雅的解决方案，但一定是最务实的一种。

当技术真正服务于流程，而不是让人围着技术打转时，生产力的释放才刚刚开始。