feat(docs-i18n): translate all documentation into 20 languages

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2026-08-03 07:46:42 +02:00 · 2026-07-11 13:52:47 +08:00
parent 00b651c9f8
commit 4963ab3bbd
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@@ -0,0 +1,85 @@
+---
+description: "GFPGAN 및 CodeFormer AI 모델로 이미지에서 흐리거나 저품질인 얼굴을 복원하고 선명하게 합니다."
+i18n_source_hash: 7f9f6af8ebda
+i18n_provenance: human
+i18n_output_hash: 04fb3590b879
+---
+
+# 얼굴 향상 {#face-enhancement}
+
+AI 모델(GFPGAN/CodeFormer)을 사용하여 이미지의 얼굴을 복원하고 향상합니다.
+
+## API 엔드포인트 {#api-endpoint}
+
+`POST /api/v1/tools/image/enhance-faces`
+
+**처리 방식:** 비동기(202를 반환하고 SSE를 통해 상태를 확인하려면 `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`을(를) 폴링)
+
+**모델 번들:** `upscale-enhance` (5~6 GB) 및 `face-detection` (200~300 MB)
+
+## 매개변수 {#parameters}
+
+| 매개변수 | 유형 | 필수 | 기본값 | 설명 |
+|-----------|------|----------|---------|-------------|
+| file | file | 예 | - | 이미지 파일(multipart) |
+| model | string | 아니요 | `"auto"` | 사용할 모델: `auto`, `gfpgan`, `codeformer` |
+| strength | number | 아니요 | `0.8` | 향상 강도(0~1). 값이 높을수록 더 강한 향상 |
+| onlyCenterFace | boolean | 아니요 | `false` | 가장 중앙에 있는/두드러진 얼굴만 향상 |
+| sensitivity | number | 아니요 | `0.5` | 얼굴 감지 민감도(0~1) |
+
+## 요청 예시 {#example-request}
+
+```bash
+curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/enhance-faces \
+  -F "file=@portrait.jpg" \
+  -F 'settings={"model":"codeformer","strength":0.7,"onlyCenterFace":false}'
+```
+
+## 응답 {#response}
+
+### 초기 응답 (202 Accepted) {#initial-response-202-accepted}
+
+```json
+{
+  "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
+  "async": true
+}
+```
+
+### 진행 상황 (`/api/v1/jobs/{jobId}/progress`의 SSE) {#progress-sse-at-api-v1-jobs-jobid-progress}
+
+```
+event: progress
+data: {"phase":"processing","stage":"Enhancing faces...","percent":60}
+```
+
+### 최종 결과 (SSE를 통해) {#final-result-via-sse}
+
+```json
+{
+  "phase": "complete",
+  "percent": 100,
+  "result": {
+    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
+    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/portrait_enhanced.png",
+    "previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
+    "originalSize": 350000,
+    "processedSize": 600000,
+    "facesDetected": 2,
+    "faces": [
+      {"x": 120, "y": 80, "w": 100, "h": 100},
+      {"x": 350, "y": 90, "w": 95, "h": 95}
+    ],
+    "model": "codeformer"
+  }
+}
+```
+
+## 참고 사항 {#notes}
+
+- `upscale-enhance` 모델 번들(5~6 GB)과 `face-detection` 모델 번들(200~300 MB)이 모두 필요합니다.
+- GFPGAN은 더 공격적인 향상을 생성하고, CodeFormer는 정체성을 더 잘 보존합니다. `auto`은(는) 입력에 가장 적합한 모델을 선택합니다.
+- 출력은 최대 품질을 위해 항상 PNG 형식입니다.
+- 더 빠른 프런트엔드 표시를 위해 전체 해상도 출력과 함께 WebP 미리 보기가 생성됩니다.
+- `strength` 매개변수는 향상된 얼굴을 원본과 혼합합니다. 은은한 개선을 원하면 낮은 값(0.3~0.5)을, 더 강한 복원을 원하면 높은 값(0.7~1.0)을 사용하세요.
+- HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, HDR 입력 형식을 자동 디코딩으로 지원합니다.