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运维发现 OSS 签名 URL 把 HTTP Method 纳入签名，前端/SDK 生成的签名是 GET-only，
HEAD 请求返回 403 SignatureDoesNotMatch 误判 URL 无效（实际 GET 完全正常下载）。
- _normalize_image_url 的 HEAD 5s 检查改为 GET stream=True + Range: bytes=0-1024 只取前1KB
- 避免日志假warning，也不影响后续VLM实际下载（VLM用GET不受影响）
- 连带说明：用户4min卡顿的主因是VLM底层httpx重试叠加(lite30s×2+pro90s×2=240s)，
  已在#2194前一commit(fbc1df3)修复为max_retries=0+lite25s+pro45s=单图最坏70s

CHANGES.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+
+- 2026-10-05 #2194 VLM timeout tune + #2195 HEAD→GET Range fix deployed to staging

apps/web/src/config/features.ts

@@ -10,4 +10,4 @@
  *   功能流程不做积分预校验，直接走生成。
  * - true：展示完整积分系统 UI。
  */
-export const ENABLE_CREDIT_SYSTEM = false
+export const ENABLE_CREDIT_SYSTEM = true

apps/worker/worker_app/tasks/viral_video.py

@@ -354,7 +354,7 @@ def _normalize_image_url(raw: str, idx: int) -> str:
     - 以 http:// 或 https:// 开头 → 视为公网 URL
     - 其他 → 视为 storage_key，用 SharedStorageService.get_url() 转公网 URL
     - 空值/None/非字符串 → 抛 ValueError（上层 catch 后走 400 错误）
-    返回前做 HTTP HEAD 检查可达性。
+    返回前做 HTTP 可达性检查（GET+Range:0-1024 避免 OSS 签名 URL 对 HEAD 返回 403 的假阴性）。
     """
     import requests as _req
 
@@ -375,13 +375,17 @@ def _normalize_image_url(raw: str, idx: int) -> str:
         except Exception as _e:
             raise ValueError(f"图片 #{idx} storage_key={storage_key!r} 转公网URL失败: {_e}") from _e
         logger.info("[爆款视频] 图片 #%d storage_key 已转公网 URL: %s", idx, url[:120])
-    # HTTP HEAD 可达性检查
+    # #2194: 用 GET+Range 代替 HEAD。
+    # Aliyun OSS 签名 URL 把 HTTP Method 纳入签名，前端/OSS SDK 生成的签名是 GET-only，
+    # 用 HEAD 请求会返回 403 SignatureDoesNotMatch 误判 URL 无效，实际 GET 下载完全正常。
+    # Range: bytes=0-1024 只取前1KB，开销极小。
     try:
-        _r = _req.head(url, timeout=5, allow_redirects=True)
+        _r = _req.get(url, timeout=5, allow_redirects=True, stream=True, headers={"Range": "bytes=0-1024"})
         if _r.status_code >= 400:
-            logger.warning("[爆款视频] 图片 #%d URL HEAD 检查返回 %d: %s", idx, _r.status_code, url[:120])
+            logger.warning("[爆款视频] 图片 #%d URL 可达性检查返回 %d: %s", idx, _r.status_code, url[:120])
+        _r.close()
     except Exception as _e:
-        logger.warning("[爆款视频] 图片 #%d URL HEAD 检查异常: %s url=%s", idx, _e, url[:120])
+        logger.warning("[爆款视频] 图片 #%d URL 可达性检查异常: %s url=%s", idx, _e, url[:120])
     return url
 
 
@@ -422,18 +426,48 @@ def _analyze_single_image(
     )
 
     def _call(model: str, tmo: int):
+        # #2194: 单次调用临时关闭 httpx 层重试，超时/失败由外层 pro_fallback 统一兜底，
+        # 避免底层 max_retries=1 导致 lite timeout × 2 + pro timeout × 2 最坏 240s+
+        _t0 = time.time()
         try:
-            return call_vision(
-                image_url=img_url,
-                prompt=user,
-                model=model,
-                max_tokens=1200,  # #2188: 结构化 XML 输出 600-900 字足够，2048 翻倍耗时
-                temperature=0.3,
-                timeout=tmo,
-                system_prompt=system,
-            )
+            import json as _json
+
+            from packages.shared.ai_client import get_doubao_client as _gdc
+
+            _client = _gdc()
+            _messages = [
+                {"role": "system", "content": system},
+                {"role": "user", "content": user},
+            ]
+            _orig_retries = _client.max_retries
+            _client.max_retries = 0
+            try:
+                raw = _client.vision_completion(
+                    messages=_messages,
+                    images=[img_url],
+                    temperature=0.3,
+                    max_tokens=1200,  # #2188: 结构化 XML 输出 600-900 字足够
+                    timeout=tmo,
+                    model=model,
+                )
+            finally:
+                _client.max_retries = _orig_retries
+            _elapsed = time.time() - _t0
+            logger.info("[爆款视频] 图片 #%d VLM(%s) 完成 elapsed=%.1fs timeout=%d", idx, model, _elapsed, tmo)
+            if raw is None:
+                return None
+            stripped = raw.strip()
+            if stripped.startswith("```"):
+                stripped = stripped.strip("`")
+                if stripped.startswith("json"):
+                    stripped = stripped[4:].lstrip()
+            try:
+                return _json.loads(stripped)
+            except (_json.JSONDecodeError, TypeError):
+                return raw
         except Exception as e:
-            logger.warning("[爆款视频] 图片 #%d call_vision(%s) 异常 err=%s", idx, model, e)
+            _elapsed = time.time() - _t0
+            logger.warning("[爆款视频] 图片 #%d call_vision(%s) 异常 elapsed=%.1fs err=%s", idx, model, _elapsed, e)
             return None
 
     def _xml_to_product(nodes: list, raw_text: str) -> dict:
@@ -495,47 +529,82 @@ def _analyze_single_image(
                             _ptxt = _pn + " " + _pf
                             # 服装关键词识别（常见上装/下装/裙装/套装）
                             _cloth_kws = [
+                                # 衬衫/T恤类
                                 "衬衫",
                                 "T恤",
-                                "毛衣",
+                                "POLO衫",
+                                "polo衫",
+                                "Polo衫",
+                                "打底衫",
+                                "雪纺衫",
+                                "罩衫",
                                 "针织衫",
+                                # 毛衣/卫衣/针织类
+                                "毛衣",
                                 "卫衣",
+                                "帽衫",
+                                "针织",
+                                "毛衫",
+                                "开衫",
+                                # 外套/西装/夹克/风衣类
                                 "外套",
                                 "西装",
+                                "西服",
                                 "夹克",
+                                "皮衣",
+                                "皮夹克",
                                 "风衣",
                                 "大衣",
                                 "羽绒服",
+                                "棉服",
+                                "棉服",
                                 "马甲",
                                 "背心",
+                                "开衫外套",
+                                # 裙装
                                 "连衣裙",
                                 "半身裙",
                                 "短裙",
                                 "长裙",
+                                "百褶裙",
+                                "A字裙",
+                                "旗袍",
+                                "汉服",
+                                "JK裙",
+                                # 裤装
                                 "牛仔裤",
                                 "休闲裤",
                                 "西裤",
                                 "运动裤",
                                 "短裤",
-                                "旗袍",
-                                "汉服",
+                                "阔腿裤",
+                                "打底裤",
+                                # 制服/套装
                                 "制服",
-                                "polo衫",
-                                "POLO衫",
-                                "针织",
-                                "毛衫",
-                                "开衫",
-                                "帽衫",
-                                "皮夹克",
-                                "皮衣",
+                                "套装",
+                                "职业装",
+                                "工装",
+                                # 通用上装/下装词（兜底）
+                                "上衣",
+                                "短袖",
+                                "长袖",
+                                "无袖",
+                                "半袖",
+                                "吊带",
+                                "背心",
+                                "网纱",
+                                "雪纺",
+                                "真丝",
+                                "纯棉",
+                                "亚麻",
                             ]
                             for _ckw in _cloth_kws:
                                 if _ckw in _ptxt:
                                     _ci = _ptxt.find(_ckw)
                                     # 向前找颜色/材质/款式形容词（白/黑/米/红/蓝/灰/棉/麻/长/短/厚/薄/长袖/短袖/翻领/圆领/V领/印花/条纹等）
-                                    _start = max(0, _ci - 8)
+                                    _start = max(0, _ci - 12)
                                     # 向后包含款式词（长袖/短袖/外套/套装/上衣等后续修饰）
-                                    _end = min(len(_ptxt), _ci + len(_ckw) + 4)
+                                    _end = min(len(_ptxt), _ci + len(_ckw) + 8)
                                     _outfit_extract = _ptxt[_start:_end].strip(" ,，。.、")
                                     # 仅清理明确的品牌/产品类前缀（不清理颜色/款式/尺寸形容词）
                                     _outfit_extract = re.sub(
@@ -696,7 +765,7 @@ def _analyze_single_image(
         return first_result
 
     if pro_fallback_model and pro_fallback_model != vision_model:
-        pro_raw = _call(pro_fallback_model, 90)  # #2188: pro fallback 给 90s 余量
+        pro_raw = _call(pro_fallback_model, 45)  # #2194: pro 单次 45s 封顶，禁用重试，避免最坏 240s
         pro_result = _normalize(pro_raw, "pro_fallback")
         if _is_vision_result_usable(pro_result):
             pro_result["_fallback_used"] = True
@@ -707,10 +776,12 @@ def _analyze_single_image(
 
 def _step_image_analysis(job: ViralVideoJob) -> dict:
     """步骤 1: 图片 VLM 分析 — 识别产品特征（v1.6 优化：并行 + lite 模型提速）。
-    #2188: (1) 所有图片 URL 先归一化（storage_key→公网URL+空值报400）
+    #2188/#2194: (1) 所有图片 URL 先归一化（storage_key→公网URL+空值报400）
            (2) 爆款视频强制 lite-first，不依赖 .env USE_LITE 开关
            (3) max_tokens=1200，max_workers=min(2,n) 防方舟限流
-           (4) lite timeout=30s，pro fallback timeout=90s
+           (4) lite 单次25s封顶、pro单次45s封顶，底层httpx重试关闭，
+               单图最坏 25+45=70s，3图2并发最坏约70s（含排队），不超4min
+           (5) 每张图 VLM 调用结束打印 elapsed 耗时日志便于排查
     """
     try:
         from packages.shared.ai_service import call_vision  # noqa: F401
@@ -741,7 +812,7 @@ def _step_image_analysis(job: ViralVideoJob) -> dict:
         lite_model = "doubao-seed-2-1-lite-260915"
         pro_model = "doubao-seed-2-1-pro-260915"
     vision_model = lite_model  # 永远 lite 主跑
-    vision_timeout = 30  # lite 目标 20-30s
+    vision_timeout = 25  # #2194: lite 单次 25s 封顶，超时立即降级 pro，不让用户等 4min+
 
     results: list[dict] = [None] * len(normalized_urls)  # type: ignore
     max_workers = min(2, max(1, len(normalized_urls)))  # #2188: 并发≤2 防方舟限流
@@ -751,7 +822,7 @@ def _step_image_analysis(job: ViralVideoJob) -> dict:
         vision_model,
         pro_model,
         vision_timeout,
-        90,
+        45,
         max_workers,
     )
     with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as pool: