核心观察
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01
CopyCat/BigCat 的价值在于学习镜头中特定效果，并把训练结果通过 Inference 应用到完整序列。
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02
BigCat 相比 CopyCat 更适合较大数据集，也更适合需要验证、损失曲线和多阶段训练的任务。
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03
这类流程仍然需要 Nuke 中的输入、Ground Truth、验证帧和最终合成检查。
为什么值得关注
Nuke AIR 的思路不是泛泛生成一张图，而是让模型学习某个镜头或序列中的特定处理方式，例如垃圾遮罩、Beauty 修复、Deblur 或某种固定风格的节点效果。
这对影视后期更有价值，因为它天然围绕序列、一致性和 Nuke 节点工作流展开。
后续验证方向
我们会优先测试小范围镜头：输入帧、人工处理后的 Ground Truth、验证帧和 Inference 回填，观察是否能减少重复节点操作。
如果结果稳定，再整理成更完整的教学笔记或 Nuke 内辅助工具。