DTPOI

齐拍即合的安卓原生移植。网络协议与 iOS 版逐字节兼容，安卓手机和 iPhone 可以在同一个会话里同步拍摄，任意一端都能当主机。

• 对时：NTP 式往返测量，每轮连发 30 个探测，取往返最短的一次计算主机与本机的时钟偏差；指令走 TCP，对时和状态走 UDP。
• 按时刻取帧：Camera2 连续输出全尺寸画面，按 SENSOR_TIMESTAMP 选出曝光开始时刻最接近约定时刻的一帧，偏差回报给主机。
• 静止判定：陀螺仪与相机帧共用 elapsedRealtimeNanos 时基，用角速度 × 快门 × 焦距估算每张照片的模糊像素。
• 跨平台兼容：协议层是不依赖 Android 的纯 Kotlin 模块，测试用 iOS 版本的报文做双向编解码校验。

把 QQ闪传、iCloud、OneDrive、飞书等 6 个网盘的分享链接解析成临时直链，给 VRChat 的 AVPro 播放器提供一个能直接播放的固定 .mp4 地址。

• 纯边缘函数：整套服务跑在 EdgeOne Pages + Edge Functions 上，不用数据库、KV 或对象存储；每次请求实时解析，不会缓存已过期的直链。
• 播放器适配：VRChat 路由保留 .mp4 后缀，接受 GET / HEAD / OPTIONS 并补齐 CORS 头，解决 AVPro 发起 HEAD 和跨域请求时播放失败的问题。
• 飞书转发：飞书匿名下载依赖会话 Cookie，改由边缘函数实时转发，并透传 Range / Content-Range，播放时可以拖动进度。
• 加密参数：小飞机网盘的请求参数要用 AES-ECB 加密，而 WebCrypto 只提供 CBC，于是用零 IV 逐块加密来模拟 ECB，在边缘节点上跑通。

因为3dgs对于全景图像的蒙版处理没有一个方案，因此使用最新YOLO26做了一个先拆Cubemap再拼接的生成蒙版方案

• 全景去畸变：先用 py360convert 把 ERP 全景拆成 6 个立方体面再识别，避开等距柱状投影的畸变对 YOLO 的干扰，识别结果再投影回原图尺寸。
• 批量推理：一次把 4 张全景共 24 个面打包送进 GPU，提高显卡利用率；普通平面照片可跳过拆分，绕开只能用 CPU 的投影转换。
• 对接 3DGS：各实例 Mask 取并集后膨胀 7–11 像素消除边缘残留，默认反相输出（目标黑、背景白），可直接用于 GUT 这类全景输入的训练。