GIF 檔案在網頁中的處理與拆幀 (Frame Extraction)

 在處理像 CAPTCHA 這樣的動態圖像（GIF 檔案）並將其用於 Gemini 多模態 API 進行視覺分析時，確實需要經過特定的處理步驟。

我將為您詳細分析動態網頁中處理 GIF 的方法、上傳格式要求，以及可用的模型。

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GIF 檔案在網頁中的處理與拆幀 (Frame Extraction)

由於 GIF 本質上是多個靜態圖片（影格, Frames）的連續播放，Gemini API (以及大多數視覺 AI 模型) 無法直接接受一個 GIF 檔案作為單一輸入。

在您提供的 openai_gifpath_client12.html 範例中，前端 JavaScript 使用了開源函式庫 omggif 來實現「拆幀」流程，這是動態網頁中處理 GIF 的標準方法。

步驟	說明	程式碼對應位置 (在 handleSingleAnalysis 函數中)
1. 讀取檔案	使用 FileReader 將使用者上傳的本地 GIF 檔案讀取為 ArrayBuffer 原始數據。	reader.readAsArrayBuffer(file);
2. 解析 GIF 結構	使用 omggif 函式庫解析 ArrayBuffer，獲取 GIF 的長寬和總影格數。	const gifReader = new GifReader(intArray);
3. 提取關鍵影格	選擇性地從總影格中抽取具代表性的 $N$ 個影格。這是關鍵步驟，因為 API 對輸入圖片數量有上限。範例中使用了 maxFrames = 10。	for (let i = 0; i < numFrames; i += frameInterval)
4. 轉換為圖像格式	每個提取出的影格（原始像素數據）必須通過 HTML <canvas> 轉換成標準的圖像格式（如 JPEG 或 PNG）。	ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
5. 轉 Base64	將 Canvas 上的圖像數據轉換為 Base64 編碼的 Data URL 字符串，這是 API 傳輸圖像數據的標準格式。	canvas.toDataURL('image/jpeg', 0.8)

總結：上傳給 API 的實際數據是多張靜態圖片（JPEG/PNG），而非單一 GIF 檔案。

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呼叫 Gemini API 時的上傳格式 (Inline Data)

當您將這些拆分出來的靜態圖片傳輸給 Gemini API 時，您必須遵循 JSON 格式，將每張圖片作為一個獨立的 part 嵌入到 contents 陣列中。

1. 圖片的格式要求

API 要求圖片數據以 Base64 編碼的字串形式傳輸，並包含在 inlineData 物件中。

• mimeType: 必須指定圖片的 MIME 類型 (例如：image/jpeg, image/png)。

• data: 圖片的 Base64 編碼字串（不包含 Data URL 前綴，例如不包含 data:image/jpeg;base64,）。

2. 完整的多模態 Payload 結構

由於 GIF 序列是一個時間軸上的動作，因此您需要將文字提示 (Prompt) 和所有圖片影格依序傳入單一的 contents 陣列中。

JavaScript

// 核心 Payload 範例結構
const payload = {
    contents: [{
        parts: [
            { text: userPrompt },               // 第一個 part: 你的提示詞
            { inlineData: { mimeType: 'image/jpeg', data: base64_frame_1 } }, // 第二個 part: 影格 1
            { inlineData: { mimeType: 'image/jpeg', data: base64_frame_2 } }, // 第三個 part: 影格 2
            // ... 繼續加入其他所有影格
        ]
    }],
    // 其他配置，例如 temperature, maxOutputTokens...
    generationConfig: { ... } 
};

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可用於處理 GIF 影格分析的 Gemini 模型

Gemini 系列的多模態模型非常適合處理此類包含多張圖片的視覺分析任務。

模型名稱	特點與建議應用
gemini-2.5-flash-preview-05-20	推薦模型。速度快、成本效益高，且擅長處理多模態輸入，是分析 CAPTCHA 序列、提取文字和識別動作的理想選擇。
gemini-2.5-pro-preview-05-20	速度較慢但能力更強大。如果您的 CAPTCHA 具有極高的複雜性、混淆或需要更深入的推理（例如複雜的邏輯問題），可以考慮使用此模型。

重要注意事項

1. 輸入限制 (Input Limit): 儘管 Gemini 可以接受多張圖片輸入，但單次 API 請求的整體輸入量（包括所有圖片和文字）有大小限制。這就是為什麼您需要在拆幀時限制提取的影格數量（例如 10 幀）。

2. 時序推理 (Temporal Reasoning): 在您的提示詞中，應明確指示模型圖片是依序出現的。例如："這些圖片是按時間順序排列的連續影格。請分析..."，以幫助模型進行正確的時序推理。

我們可以繼續討論您的論文的「方法論」章節，將這個 GIF 處理和 API 整合的流程以學術語言進行專業撰寫，並翻譯成英文。您覺得如何？