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快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个极简的DINOv3入门demo，功能包括：1) 拖拽上传图片；2) 自动计算图片相似度；3) 显示最相似的图片；4) 可视化特征向量。界面要求极度简化，所有复杂操作自动完成，适合完全无AI经验的用户。使用Gradio快速构建界面。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

今天想和大家分享一个超级简单的DINOv3入门项目，完全不需要任何机器学习基础，5分钟就能搭建一个图像相似度搜索的小工具。作为一个刚接触计算机视觉的小白，我发现用InsCode(快马)平台来实践这个项目特别方便，下面就把我的经验分享给大家。

1. 理解DINOv3是什么DINOv3是Meta推出的自监督视觉模型，不需要人工标注数据就能学习到强大的图像特征表示。简单来说，它能把图片转换成一组数字（特征向量），相似图片的数字也会很接近。这个特性特别适合用来做以图搜图。

2. 项目准备工作在InsCode上新建项目时，我选择了Python环境，系统自动配置好了所有基础依赖。这里最省心的是不需要自己安装CUDA、PyTorch这些复杂的深度学习环境，平台已经预装好了。

3. 核心代码实现整个项目其实就四个主要功能：

4. 加载预训练的DINOv3模型
5. 编写图片特征提取函数
6. 计算图片之间的相似度

7. 用Gradio搭建简易界面

8. 模型加载技巧DINOv3有不同大小的版本，作为新手我选择了最小的dinov3_vits14，这样运行速度更快。在InsCode上加载模型特别快，估计是平台已经做了模型缓存优化。

9. 特征提取关键点这里有个小技巧：DINOv3提取的特征向量默认是384维的，为了计算相似度更准确，我加了个简单的归一化处理。这样不同图片的特征向量都在同一个尺度上，计算余弦相似度更可靠。

10. 相似度计算我用的是最基础的余弦相似度算法，把查询图片和库里的所有图片一一比较，找出相似度最高的几张。虽然简单，但效果出奇地好。

11. 界面搭建Gradio真是神器！我用它做了个拖拽上传的界面，左侧显示上传的图片，右侧展示最相似的结果。还加了个滑块可以调整返回的结果数量，整个UI不到20行代码就搞定了。

12. 部署上线在InsCode上最惊艳的就是一键部署功能。写完代码后点个按钮，系统就自动生成了可公开访问的链接，还能看到实时的资源使用情况。

13. 实际体验我测试了几组图片：

14. 上传一张猫的照片，成功找到了其他角度的同只猫
15. 试了建筑照片，能准确识别相同建筑的不同视角

16. 甚至手绘草图也能匹配到相似的真实物品

17. 优化方向虽然基础版已经很好用，但还可以：

18. 添加图片库管理功能
19. 支持批量上传图片
20. 增加相似度阈值过滤

整个项目从零开始到上线用了不到半小时，这在以前简直不敢想象。最让我惊喜的是，在InsCode(快马)平台上完全不需要操心环境配置、依赖安装这些琐事，可以专注在算法和功能实现上。对于想快速体验AI能力的新手来说，这种开箱即用的体验真的太友好了。

如果你也对计算机视觉感兴趣，强烈建议试试这个项目。不需要高配电脑，打开网页就能玩转最先进的视觉模型，这才是AI技术民主化该有的样子！

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个极简的DINOv3入门demo，功能包括：1) 拖拽上传图片；2) 自动计算图片相似度；3) 显示最相似的图片；4) 可视化特征向量。界面要求极度简化，所有复杂操作自动完成，适合完全无AI经验的用户。使用Gradio快速构建界面。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果