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localStorage简单用法：记住上次选择的DDColor模型尺寸

在本地部署的AI图像修复工具中，一个看似微不足道的细节——每次都要手动设置“模型输入尺寸”——却可能成为用户连续高效操作的绊脚石。尤其是使用像 DDColor 这类针对黑白照片上色的深度学习模型时，人物照和建筑照对分辨率的需求截然不同：前者重细节还原，后者需保留大场景纹理。如果每次切换任务都得重新调整参数，体验就会变得机械而繁琐。

有没有办法让系统“记住”用户的偏好？答案是肯定的——利用浏览器原生的localStorage，我们完全可以在不依赖后端、不增加复杂架构的前提下，实现轻量但实用的状态记忆功能。这不仅是技术上的小技巧，更是一种以用户体验为核心的工程思维体现。

为什么是localStorage？

当面对“保存用户配置”这类需求时，开发者常会陷入选择困境：用 Cookie 吗？太重，还会随每个请求发到服务器；用 IndexedDB？功能强大但代码冗长，对于单个数值显得杀鸡用牛刀；走服务端存储？在个人本地运行的 ComfyUI 环境下根本不现实。

而localStorage正好填补了这个空白。它属于 Web Storage API 的一部分，提供了一个简单的键值对存储机制，数据持久化且仅存在于客户端。最关键的是，它的 API 极其简洁：

localStorage.setItem('key', 'value'); localStorage.getItem('key'); // 返回字符串或 null

不需要异步回调、不需要连接池管理，几行代码就能完成读写。虽然它只支持字符串类型（对象需通过JSON.stringify序列化），并且受同源策略限制，但这些“局限”反而让它更适合用来保存如“上次使用的模型尺寸”这样的非敏感状态信息。

更重要的是，现代浏览器普遍支持，兼容性良好，即使在隐私模式下也能通过 try-catch 安全降级处理，不会导致脚本崩溃。对于运行在本地的 AI 工具前端来说，这是最自然、最低侵入性的解决方案。

DDColor 模型尺寸：不只是数字

在 ComfyUI 中使用 DDColor 模型进行老照片着色时，“size” 参数并不仅仅是图像缩放那么简单。它是推理流程中的关键控制点，直接影响以下几个方面：

• 显存占用：输入分辨率越高，GPU 显存消耗呈平方级增长。一张 1280×960 的图像比 680×510 多出约三倍的像素量。
• 细节保留能力：建筑物有大量线条与材质变化，低分辨率容易导致颜色涂抹、边缘模糊；而人脸则更关注五官清晰度，过高的 size 反而可能引发过度平滑或色彩溢出。
• 推理速度：高分辨率意味着更多计算量，处理时间显著延长，尤其在消费级显卡上尤为明显。

因此，项目实践中总结出了一套推荐配置：

这种差异化设定并非随意为之，而是基于模型结构设计的结果。DDColor 采用双分支架构：一边提取语义特征，一边参考彩色图进行颜色迁移。输入尺寸决定了这两个分支的信息密度匹配程度。选错了 size，不仅浪费资源，还可能导致输出质量下降。

所以，让用户“正确地”选择 size 很重要，但如果能让他们“自动地”继承之前的合理选择，那就更好了。

实现逻辑：从识别到记忆

整个机制的核心思路其实非常直接：
根据当前加载的工作流类型 → 查找对应的历史配置 → 填充界面 → 监听变更并更新记录

具体实现可以分为几个关键步骤。

1. 键名设计要有辨识度

为了避免与其他应用或未来扩展的功能冲突，建议采用带前缀的命名规范。例如：

const key = `ddcolor_model_size_${taskType}`; // 如 ddcolor_model_size_person

这样既保证唯一性，又便于后期调试和清理。

2. 数据读取要稳健

由于localStorage在某些环境下可能被禁用（如无痕模式），或者返回非预期类型的数据，必须做好容错处理：

function loadModelSize(type, defaultSize) { try { const key = `ddcolor_model_size_${type}`; const saved = localStorage.getItem(key); const parsed = parseInt(saved, 10); return !isNaN(parsed) && parsed > 0 ? parsed : defaultSize; } catch (e) { console.warn("无法读取 localStorage:", e); return defaultSize; } }

这里特别注意两点：
- 使用parseInt并检查isNaN，防止'null'或'undefined'被误解析为有效数字；
- 即使出错也返回默认值，确保 UI 不会因存储问题而中断初始化。

3. 写入操作要及时且安全

每当用户更改输入框内容，就应立即保存：

sizeInput.addEventListener("change", () => { saveModelSize(taskType, sizeInput.value); }); function saveModelSize(type, size) { try { const key = `ddcolor_model_size_${type}`; localStorage.setItem(key, String(size)); } catch (e) { console.warn("无法保存至 localStorage:", e); // 可在此提示用户：“浏览器隐私设置可能阻止了本地保存” } }

之所以用String()强制转换，是因为setItem必须传字符串，否则某些浏览器会抛错。同时，异常捕获确保即使写入失败也不会影响主流程。

4. 初始化时机要准确

通常在 DOM 加载完成后执行初始化逻辑：

document.addEventListener("DOMContentLoaded", () => { const taskType = getCurrentTaskType(); // 根据文件名或元数据判断 const defaultSizes = { person: 680, building: 960 }; const lastSize = loadModelSize(taskType, defaultSizes[taskType]); const sizeInput = document.getElementById("model-size"); if (sizeInput) sizeInput.value = lastSize; });

其中getCurrentTaskType()的实现方式灵活多样，比如解析工作流文件名（DDColor_人物修复.json→person），或是读取页面隐藏字段等。

它如何融入整体系统？

在一个典型的基于 ComfyUI 的图像修复系统中，localStorage并不参与核心计算，但它处在人机交互的关键路径上，扮演着“状态桥梁”的角色：

用户浏览器 │ ├── 前端界面 ←→ localStorage（保存 model size） │ │ │ └── 动态填充 ComfyUI 节点参数 │ ├── ComfyUI 运行时 │ ├── 加载 JSON 工作流 │ ├── 设置图像路径 │ └── 提交任务给推理引擎 │ └── PyTorch/TensorRT 后端 └── 执行 DDColor 推理，输出彩色图像

可以看到，前端通过感知任务类型，从本地存储恢复历史参数，并自动注入到可视化节点中，从而减少了人工干预环节。整个过程无需刷新页面、无需登录账户、无需网络通信，真正做到了“开箱即用”。

解决了哪些真实痛点？

别看这只是几行 JavaScript，实际带来的体验提升却不容小觑。

避免重复劳动

假设用户正在批量修复家庭老照片，全是人物肖像。如果没有记忆功能，每换一张图就得重新确认一次 size 是否为 680。而现在，只要第一次设好，后续所有同类任务都会自动沿用该配置。

减少认知负担

新手用户往往不清楚“为什么建筑要用更大的 size”。与其让他们反复试错，不如由系统记住最佳实践。默认 + 记忆 的组合，既能引导正确用法，又能尊重个性化偏好。

防止误操作

将人物图误设为 1280，轻则显存告急，重则生成异常色块甚至崩溃。通过自动加载合适的默认值，能在很大程度上规避这类低级错误。

适配离线环境

很多个人用户是在本地运行 ComfyUI，没有用户系统、数据库或云同步能力。在这种场景下，localStorage几乎是唯一可行的个性化配置方案。

工程实践中的注意事项

尽管localStorage使用简单，但在真实项目中仍有一些细节值得推敲。

清除机制要可控

提供一个“恢复默认”按钮是个好习惯：

function resetModelSize(type) { const key = `ddcolor_model_size_${type}`; localStorage.removeItem(key); // 然后重新加载默认值 }

这样既满足了高级用户的调试需求，也避免了配置“固化”带来的灵活性下降。

兼容性无需担忧

所有主流浏览器（包括移动端）均支持localStorage，即使是较老版本的 IE 也从 8 开始支持。除非目标设备极端受限，否则无需额外 polyfill。

隐私合规没问题

由于仅存储本地状态（如整数参数），不涉及用户身份、图片内容或任何可追踪信息，也不跨域传输，因此符合 GDPR、CCPA 等基本隐私法规要求。即便如此，在隐私敏感的应用中，仍可在首次访问时给予提示。

更进一步：构建真正的“懂你”助手

当前方案虽已解决“记住 size”的问题，但它的潜力远不止于此。我们可以以此为基础，逐步扩展为完整的用户偏好记忆体系：

• 记住上次上传的参考图像路径
• 缓存色彩强度（colorization strength）调节值
• 保存输出格式偏好（PNG/JPEG）
• 记录是否启用超分后处理模块

甚至可以结合sessionStorage实现临时草稿保存，比如断电后重新打开页面，还能找回刚才处理到一半的图像流程。

最终目标是什么？是一个无需教学、懂得上下文、能够主动适应用户习惯的智能前端助手。而这一切，都可以从一个小小的localStorage.setItem()开始。

技术的价值，不在于多么复杂，而在于是否真正解决了问题。localStorage或许不够炫酷，但它稳定、简单、可靠，在恰当的场景下，正是这类“不起眼”的技术，才最能体现工程师对用户体验的细腻考量。