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Yas

Yet Another Scanner 又一个原神圣遗物导出器

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介绍

基于 SVTR(基本上是 MobileNetV3_Small + Transformer)字符识别模型,使用原神字体对原神中会出现的字符串进行训练,达到更高的速度和更精确的结果。相比 CRNN(旧版Yas使用的模型),SVTR 可以达到更小的体积及更好的识别率。导出结果可以导入分析工具(例如 莫娜占卜铺 )进行配装或者其他计算。由于使用了 Rust 进行编写,运行效率和文件体积都得到了很大的提升。

相关资料

识别模型

SVTR 原文使用了多个 Local/Global Mixing,其中 Global Mixing 就是 Transformer 层,而根据PaddleOCR的代码,其 SVTR 识别模型也并未完全遵照 SVTR 原模型,而是骨干网络 + Transformer 的结构。Yas同样采用 PaddleOCR 的做法,使用 MobileNetV3_Small + Global Mixing,相当于将 CRNN 的 RNN 替换为 Transformer。由于训练集更加定制化,模型输入张量更小,网络结构简单,Yas模型相比PaddleOCR的V4轻量级模型,推理速度提升了6倍(仅在作者个人电脑上测试)。

使用

yas.exe把不同游戏的功能都集成到了一个exe中,因此需要使用命令行指定游戏,例如:

yas.exe genshin

运行yas.exe --help查看所有指令,运行yas.exe help genshin查看游戏特定的指令。

也可以下载特定游戏的版本,例如yas_artifact.exe只能用于扫描原神的圣遗物。

Windows

Linux

注意

命令行使用

假设你知道如何使用命令行工具。

查看选项:

yas --help
yas help genshin
yas help starrail

只扫描五星圣遗物:

yas genshin --min-star=5

只扫描一行:

yas genshin --max-row=1

编译

在构建前,请确保安装Git LFS,并运行git lfs pull。否则yas 在运行时会使用错误的模型

# Linux 下需要首先安装 rustup 以及 mingw-w64 ,然后再安装对应的 rust target,
# 构建到Linux需要 `libxdo` 和 `libxcb`
rustup default stable
rustup target add x86_64-pc-windows-gnu
cargo build --release --locked --target=x86_64-pc-windows-gnu

如果使用 macOS,为了保证正常捕捉窗口,需要在编译后运行 codesign.sh 对二进制文件进行签名

训练

yas-train

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