标题说明：

假设我们有以下pydantic模型的设置：

class ParametersA(BaseModel):
    param_a: str = Field(
        default=...,
        allow_mutation=False,
        exclude=False,
        description="some description.",
        extra={
            "additional_bool": False
        }
    )
    param_b: bool = Field(
        default=False,
        allow_mutation=True,
        exclude=False,
        description="some description.",
        extra={
            "additional_bool": False
        }
    )
    # many more parameters of all types with additional constaints (le, gt, max_items,...)

class ParametersB(BaseModel):
    param_c: float = Field(
        default=-22.0,
        exclude=False,
        allow_mutation=True,
        description="some floaty description",
        gt=-180.0,
        le=0.0,
        extra={
            "additional_bool": False,
            "unit": "degree"
        }
    )
    param_d: List[str] = Field(
        default=["auto"],
        exclude=False, 
        allow_mutation=True,
        min_items=1,
        max_items=4,
        unique_items=True,
        description="Some listy description.",
        extra={
            "auto_mode_available": False
        }
    )
    # many more parameters of all types with additional constaints (le, gt, max_items,...)

这两个模型是另一个BaseModel中的字段：

class FullModelX(BaseModel):
    parameters_A: ParametersA
    parameters_B: ParametersB

问题是，是否有可能创造另一种模式：

class FullModelY(BaseModel):
    parameters_A: ParametersA
    parameters_B: ParametersB

可以重用类ParametersA和ParametersB，但具有不同的验证限制和不同的元数据？例如，在FullModelX中，ParametersA的param_b的默认值可能是False，而在FullModelX中，它应该是True。这同样适用于任何其他FieldInfo属性，如exclude，gt，le等。
到目前为止，我唯一的解决方案是每次需要一些其他验证约束时复制ParametersA和ParametersB。