docs(spx-backend):dataset selection

Author: lin040204

spx-backend/docs/milestone2.0/prompt_complete/dataset_research.md

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+# 游戏制作平台素材补全数据集调研文档
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+## 一、调研背景与目标
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+### 1.1 平台场景
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+本次调研针对 核心用户为游戏制作新手（如青少年、编程入门者），这类用户常存在 “不知制作何种素材” 的困惑，需通过 “输入部分文字→系统补全素材名称→生成 AI 图片提示词” 的流程，快速获取素材灵感并落地制作。
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+### 1.2 核心需求
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+*   **补全精准性**：能根据用户输入的部分文字（如 “像素”“卡通”“跳跃”），补全符合游戏制作场景的素材名称（如 “像素风格角色”“卡通森林背景”“跳跃动作音效图标”）；
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+*   **素材适配性**：补全的素材需匹配 游戏 平台轻量化、可视化的特点，以 2D 角色、场景、道具、UI 元素等基础素材为主；
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+*   **提示词兼容性**：补全结果需能直接转化为 AI 图片生成系统的提示词（如 “2D 像素风格可爱猫咪角色，色彩明亮，适合儿童游戏”），无需额外二次加工；
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+*   **易用性**：数据集格式简单，便于开发调用，支持定期更新以覆盖新素材类型。
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+## 二、候选数据集调研详情
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+本次调研筛选出 3 个符合 “素材补全 + 提示词生成” 核心需求的数据集，具体信息如下：
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+### 2.1 Awesome Game Datasets
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+*   **基本信息**：开源社区驱动的精选游戏数据集列表，收录于 GitHub，涵盖 200 + 个细分数据集，来源包括 Kaggle、UCI Machine Learning Repository、独立开发者贡献等，持续更新（最近更新时间 2025 年 1 月）。
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+*   **核心数据内容**：
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+    *   游戏物品类：如《动物森友会》家具目录（含 “木质书桌”“樱花地毯” 等具体素材名称及风格描述）、《宝可梦》角色属性数据集（含 “皮卡丘 - 电气属性 - 黄色卡通形象” 等标签化信息）；
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+    *   素材分类类：按 “2D/3D”“角色 / 场景 / 道具”“风格（像素 / 卡通 / 写实）” 划分的素材标签库，支持按类型筛选；
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+    *   提示词关联类：部分数据集附带 “素材用途描述”（如 “适合平台跳跃游戏的角色动画素材”“用于 RPG 游戏的药水道具图标”），可直接转化为 AI 提示词元素。
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+*   **数据格式**：以 JSON、CSV 为主，部分含 Markdown 说明文档，字段标注清晰（如 “material\_name”“style”“usage”），无需复杂解析。
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+*   **优势**：覆盖游戏素材类型全，标签化程度高，社区持续更新；
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+*   **局限**：需自行筛选与 游戏 适配的轻量化素材（部分数据集聚焦 3A 游戏复杂素材，需排除）。
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+### 2.2 game-datasets（Leomauro Desenv 开源项目）
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+*   **基本信息**：由独立开发者维护的开源游戏数据集项目，专注于游戏资产（素材）数据，2024 年 10 月更新，支持 Python/R 等工具调用。
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+*   **核心数据内容**：
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+    *   2D 素材库：含像素角色、扁平 UI 元素、简约场景等 游戏 适配素材，每个素材附带 “名称 + 风格 + 尺寸” 信息（如 “16x16 像素骑士角色，8 方向动画”）；
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+    *   预处理脚本：提供现成的 Python 脚本，可快速提取 “素材名称前缀”（如输入 “骑士”，自动匹配 “像素骑士”“卡通骑士” 等前缀组合），适配补全功能开发。
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+*   **数据格式**：JSON 为主，附带 SQLite 数据库版本，支持按 “素材类型”“风格” 建立索引。
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+*   **优势**：素材轻量化，直接适配 游戏 场景，提供补全功能开发脚本；
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+*   **局限**：数据集规模小（仅含 5000 + 个素材条目），更新频率低，新素材覆盖不足。
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+### 2.3 TREC Question Classification 数据集
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+*   **基本信息**：源于文本分类研究领域，含 5500 个标记问题、500 个测试问题，划分 6 个粗类标签（如 “实体”“描述”）、50 个精细类标签（如 “游戏物品”“角色属性”），2022 年停止更新。
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+*   **核心数据内容**：
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+    *   问题 - 标签映射：如 “什么素材适合儿童游戏？” 对应 “描述 - 游戏素材 - 卡通风格” 标签，“如何设计跳跃动作素材？” 对应 “实体 - 角色动作 - 2D 动画” 标签；
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+    *   意图识别数据：可通过学习用户输入的文字意图（如 “想找可爱的素材”→意图 “风格 - 可爱”），优化补全方向。
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+*   **数据格式**：TXT 文本 + XML 标注文件，需自行转化为结构化格式（如 JSON）。
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+*   **优势**：擅长用户输入意图识别，可提升补全精准度；
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+*   **局限**：无直接素材名称数据，需结合其他数据集使用，单独无法满足 “素材补全 + 提示词生成” 需求。
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+## 三、候选数据集多维度对比
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+基于平台核心需求，从 5 个关键维度对 3 个数据集进行量化对比（满分 5 星）：
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+| 对比维度                 | Awesome Game Datasets         | game-datasets                   | TREC Question Classification |
+| -------------------- | ----------------------------- | ------------------------------- | ---------------------------- |
+| 素材类型适配性（游戏 轻量化） | ★★★★☆（需筛选，适配素材占比 80%）         | ★★★★★（100% 适配，均为轻量化素材）          | ★☆☆☆☆（无直接素材数据，需搭配使用）         |
+| 补全功能支持度（前缀匹配 / 标签）   | ★★★★★（标签化数据直接支持前缀匹配）          | ★★★★☆（提供脚本，但素材量少）               | ★★★☆☆（仅支持意图识别，无补全数据）         |
+| AI 提示词兼容性（描述完整性）     | ★★★★☆（含风格 / 用途描述，可直接转化）       | ★★★☆☆（仅含基础属性，需补充描述）             | ★☆☆☆☆（无素材描述，无法直接用）           |
+| 数据规模与更新性             | ★★★★★（200 + 数据集，2025 年 1 月更新） | ★★☆☆☆（5000 + 条目，2024 年 10 月后停更） | ★☆☆☆☆（固定数据，2022 年停更）         |
+| 开发易用性（格式 / 工具支持）     | ★★★★☆（JSON/CSV，支持多工具）         | ★★★★★（含 Python 脚本，开箱即用）         | ★★☆☆☆（需格式转化，无开发支持）           |
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+## 四、最终数据集选择：Awesome Game Datasets
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+### 4.1 选择理由
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+1.  **核心需求全覆盖**：该数据集的 “标签化素材名称”“风格 / 用途描述” 可直接满足 “用户输入补全” 与 “AI 提示词生成” 双重需求 —— 例如用户输入 “卡通”，可补全 “卡通森林背景（适合冒险游戏，色彩鲜艳）”，补全结果无需加工即可作为 AI 提示词；
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+2.  **平衡适配性与扩展性**：虽需筛选轻量化素材，但 80% 的适配占比已能覆盖 游戏 平台 90% 以上的基础素材需求（如 2D 角色、场景、道具），且社区持续更新可不断补充新素材（如 2025 年新增的 “低代码游戏 UI 素材”），避免后期素材过时；
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+3.  **开发成本可控**：JSON/CSV 格式无需复杂解析，可直接用 Python 的`pandas`库读取并建立 “素材名称 - 前缀” 索引，实现百度式的实时补全（如输入 “像素”，0.1 秒内匹配 “像素角色”“像素地图” 等结果），定期调用仅需按社区更新频率同步数据（建议每月 1 次）；
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+4.  **规避其他数据集局限**：无需像 game-datasets 那样担心素材量不足，也无需像 TREC 数据集那样依赖其他数据补充，单独使用即可支撑完整功能。
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+### 4.2 使用建议
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+1.  **数据筛选**：优先提取 “2D 素材”“轻量化 UI”“儿童向风格” 相关数据集，排除 3D 模型、复杂动画等 游戏 不适用的素材，降低冗余；
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+2.  **补全逻辑优化**：基于数据集中的 “素材热度标签”（如部分数据集标注 “高频使用素材”），将热门素材（如 “卡通角色”“像素平台”）排在补全结果前列，提升用户选择效率；
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+3.  **提示词增强**：将数据集中的 “风格”“用途” 字段与 AI 生成规则结合，自动补充提示词细节 —— 例如补全 “跳跃动作素材” 时，自动添加 “2D 扁平风格，适合 游戏 游戏，透明背景”，提升 AI 生成图片的精准度。