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description: "AI 引擎参考，涵盖所有本地 ML 工具。抠图、放大、OCR、人脸检测、照片修复等。"
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i18n_provenance: machine
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# AI 引擎参考 {#ai-engine-reference}

`@snapotter/ai` 包将 Node.js 与一个**常驻的 Python 边车进程**桥接，用于所有 ML 操作。调度器进程在请求之间保持存活，以获得快速的热启动性能。启动时会自动检测 NVIDIA CUDA，并在可用时使用；否则 AI 工具在 CPU 上运行。

目前不支持通过 VA-API、Quick Sync 或 OpenCL 使用 Intel/AMD 集成显卡加速 AI 推理。将 `/dev/dri` 映射到容器中并不会加速这些 Python 边车工具，除非有支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 可用。

19 个 Python 边车 AI 工具，覆盖四种模态（图像、音频、视频、文档），另有 2 个具备可选 AI 能力的工具。所有模型均在本地运行，首次下载模型后无需联网。

## 架构 {#architecture}

```
Node.js Tool Route
      |
      v
 @snapotter/ai bridge.ts
      | (stdin/stdout JSON + stderr progress events)
      v
 Python dispatcher (persistent process, "ai" profile)
      |
      |-- remove_bg.py        (rembg / BiRefNet)
      |-- upscale.py          (RealESRGAN)
      |-- inpaint.py          (LaMa ONNX)
      |-- outpaint.py         (LaMa canvas expansion)
      |-- ocr.py              (PaddleOCR / Tesseract)
      |-- ocr_pdf.py          (page-by-page document OCR)
      |-- ocr_preprocess.py   (image enhancement for OCR)
      |-- detect_faces.py     (MediaPipe)
      |-- face_landmarks.py   (MediaPipe landmarks)
      |-- enhance_faces.py    (GFPGAN / CodeFormer)
      |-- colorize.py         (DDColor)
      |-- noise_removal.py    (SCUNet / tiered denoising)
      |-- red_eye_removal.py  (landmark + color analysis)
      |-- restore.py          (scratch repair + enhancement + denoising)
      |-- transcribe.py       (faster-whisper speech-to-text)
      +-- install_feature.py  (on-demand bundle installer)
```

一个独立的 "docs" 调度器配置用文档处理脚本（`doc_pagecount`、`doc_health`、`doc_flatten`、`doc_redact`、`doc_text`、`doc_to_word`、`doc_metadata`、`doc_html_pdf`）替换了 AI 白名单，并跳过繁重的 ML 导入。

**超时：** 默认 300 秒；OCR 和 BiRefNet 抠图为 600 秒。

## 功能包 {#feature-bundles}

AI 模型按共享依赖栈打包，而不是每个工具一个归档。当多个工具使用同一模型系列、Python wheel 或原生库时，一个功能包可以启用多个工具。这样可以让发布用的 Docker 镜像更小，并避免重复存储相同的抠图、人脸检测、OCR、修复和语音模型副本。

Docker 镜像随附应用程序以及通用运行时。大型模型归档会按需下载到常驻的 `/data/ai` 卷中，然后供每个需要它的工具复用。如果某个包因为另一个工具需要而已经安装，那么启用一个新的依赖工具时不会再次下载该包。

每个 AI 工具在运行前都需要一个或多个功能包。管理后台 UI 通过 `POST /api/v1/admin/tools/:toolId/features/install` 按工具进行安装，它会解析完整的包列表，跳过已安装的包，仅将缺失的下载排入队列。例如，在全新实例上启用护照照片会将 `background-removal` 和 `face-detection` 排入队列；在已安装抠图之后再启用它，则只会将 `face-detection` 排入队列。

| 功能包 | 大小 | 共享依赖组 | 使用它的工具 |
|--------|------|-------------------------|-------------------|
| `background-removal` | 4-5 GB | rembg / BiRefNet 抠图 | remove-background、passport-photo、transparency-fixer、background-replace、blur-background |
| `face-detection` | 200-300 MB | MediaPipe 人脸检测与关键点 | blur-faces、red-eye-removal、smart-crop |
| `object-eraser-colorize` | 1-2 GB | LaMa 图像修复/外扩与 DDColor | erase-object、colorize、ai-canvas-expand |
| `upscale-enhance` | 5-6 GB | RealESRGAN、GFPGAN / CodeFormer、降噪 | upscale、enhance-faces、noise-removal |
| `photo-restoration` | 4-5 GB | 划痕修复与修复流水线 | restore-photo |
| `ocr` | 5-6 GB | PaddleOCR / Tesseract OCR 栈 | ocr、ocr-pdf |
| `transcription` | ~600 MB | faster-whisper 语音转文本模型 | transcribe-audio、auto-subtitles |

具有跨包依赖的工具：

| 工具 | 所需功能包 | 原因 |
|------|------------------|-----|
| `passport-photo` | `background-removal`、`face-detection` | 先移除背景，然后使用人脸关键点将裁剪对齐到护照和证件照规则。 |
| `enhance-faces` | `upscale-enhance`、`face-detection` | 在对选定的人脸区域运行 GFPGAN 或 CodeFormer 增强之前先检测人脸。 |

只有当某个工具的全部所需功能包都已安装时，该工具才可用。部分安装是有效的，并会以增量方式处理：已安装的包会被复用，缺失的包显示为待下载项，排队的安装逐个执行，从而避免并发修改共享的 Python 环境。

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## 抠图 {#background-removal}

**工具路由：** `remove-background`  
**模型：** 采用 BiRefNet（默认）或 U2-Net 变体的 rembg

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `model` | string | - | 模型变体（可选覆盖） |
| `backgroundType` | string | `"transparent"` | 其一：`transparent`、`color`、`gradient`、`blur`、`image` |
| `backgroundColor` | string | - | 纯色背景的十六进制颜色 |
| `gradientColor1` | string | - | 第一个渐变颜色 |
| `gradientColor2` | string | - | 第二个渐变颜色 |
| `gradientAngle` | number | - | 渐变角度（度） |
| `blurEnabled` | boolean | - | 启用背景模糊效果 |
| `blurIntensity` | number (0-100) | - | 模糊强度 |
| `shadowEnabled` | boolean | - | 为主体启用投影 |
| `shadowOpacity` | number (0-100) | - | 阴影不透明度 |
| `outputFormat` | string | - | 输出格式：`png`、`webp` 或 `avif` |
| `edgeRefine` | integer (0-3) | - | 边缘细化级别 |
| `decontaminate` | boolean | - | 移除边缘的颜色溢出 |

## 背景替换 {#background-replace}

**工具路由：** `background-replace`  
**模型：** rembg / BiRefNet（与 remove-background 共享）

移除背景并将其替换为纯色或渐变。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `backgroundType` | `"color"` \| `"gradient"` | `"color"` | 背景模式 |
| `color` | string | `"#ffffff"` | 背景十六进制颜色（当 `backgroundType` 为 `color` 时） |
| `gradientColor1` | string | - | 第一个渐变十六进制颜色 |
| `gradientColor2` | string | - | 第二个渐变十六进制颜色 |
| `gradientAngle` | integer (0-360) | `180` | 渐变角度（度） |
| `feather` | integer (0-20) | `0` | 边缘羽化半径 |
| `format` | `"png"` \| `"webp"` | `"png"` | 输出格式 |

## 背景模糊 {#blur-background}

**工具路由：** `blur-background`  
**模型：** rembg / BiRefNet（与 remove-background 共享）

在保持主体清晰的同时模糊背景。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `intensity` | integer (1-100) | `50` | 模糊强度 |
| `feather` | integer (0-20) | `0` | 边缘羽化半径 |
| `format` | `"png"` \| `"webp"` | `"png"` | 输出格式 |

## 图像放大 {#image-upscaling}

**工具路由：** `upscale`  
**模型：** RealESRGAN（不可用时回退到 Lanczos）

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `scale` | number | `2` | 放大倍数 |
| `model` | string | `"auto"` | 模型变体 |
| `faceEnhance` | boolean | `false` | 应用 GFPGAN 人脸增强处理 |
| `denoise` | number | `0` | 降噪强度 |
| `format` | string | `"auto"` | 输出格式覆盖 |
| `quality` | number | `95` | 输出质量（1-100） |

## OCR / 文本提取 {#ocr-text-extraction}

**工具路由：** `ocr`  
**模型：** Tesseract（快速）、PaddleOCR PP-OCRv5（均衡）、PaddleOCR-VL 1.5（最佳）

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `quality` | `"fast"` \| `"balanced"` \| `"best"` | `"balanced"` | 处理档次 |
| `language` | string | `"auto"` | 语言：`auto`、`en`、`de`、`fr`、`es`、`zh`、`ja`、`ko` |
| `enhance` | boolean | `true` | 预处理图像以提升 OCR 准确率 |
| `engine` | string | - | 已弃用。将 `tesseract` 映射到 `fast`，将 `paddleocr` 映射到 `balanced` |

返回带有边界框、置信度分数和提取文本块的结构化结果。

## PDF OCR {#pdf-ocr}

**工具路由：** `ocr-pdf`  
**模型：** 与图像 OCR 相同的档次体系

使用 AI 驱动的 OCR 逐页从扫描的 PDF 文档中提取文本。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `quality` | `"fast"` \| `"balanced"` \| `"best"` | `"balanced"` | 处理档次 |
| `language` | string | `"auto"` | 语言：`auto`、`en`、`de`、`fr`、`es`、`zh`、`ja`、`ko` |
| `pages` | string | `"all"` | 页面选择：`"all"`、`"1-3"`、`"1,3,5"` |

## 人脸 / PII 模糊 {#face-pii-blur}

**工具路由：** `blur-faces`  
**模型：** MediaPipe 人脸检测

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `blurRadius` | number (1-100) | `30` | 高斯模糊半径 |
| `sensitivity` | number (0-1) | `0.5` | 检测置信度阈值 |

## 人脸增强 {#face-enhancement}

**工具路由：** `enhance-faces`  
**模型：** GFPGAN、CodeFormer

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `model` | `"auto"` \| `"gfpgan"` \| `"codeformer"` | `"auto"` | 增强模型 |
| `strength` | number (0-1) | `0.8` | 增强强度 |
| `sensitivity` | number (0-1) | `0.5` | 人脸检测阈值 |
| `onlyCenterFace` | boolean | `false` | 仅增强最居中的人脸 |

## AI 上色 {#ai-colorization}

**工具路由：** `colorize`  
**模型：** DDColor（回退到 OpenCV DNN）

将黑白或灰度照片转换为全彩。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `intensity` | number (0-1) | `1.0` | 色彩饱和度强度 |
| `model` | `"auto"` \| `"ddcolor"` \| `"opencv"` | `"auto"` | 模型变体 |

## 噪点去除 {#noise-removal}

**工具路由：** `noise-removal`  
**模型：** SCUNet（分档降噪流水线）

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `tier` | `"quick"` \| `"balanced"` \| `"quality"` \| `"maximum"` | `"balanced"` | 处理档次 |
| `strength` | number (0-100) | `50` | 降噪强度 |
| `detailPreservation` | number (0-100) | `50` | 保留多少细节；数值越高保留的纹理越多 |
| `colorNoise` | number (0-100) | `30` | 彩色噪点抑制强度 |
| `format` | string | `"original"` | 输出格式：`original`、`png`、`jpeg`、`webp`、`avif`、`jxl` |
| `quality` | number (1-100) | `90` | 输出编码质量 |

## 红眼消除 {#red-eye-removal}

**工具路由：** `red-eye-removal`

检测人脸关键点，定位眼部区域，并校正红色通道过饱和。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `sensitivity` | number (0-100) | `50` | 红色像素检测阈值 |
| `strength` | number (0-100) | `70` | 校正强度 |
| `format` | string | - | 输出格式覆盖（可选） |
| `quality` | number (1-100) | `90` | 输出质量 |

## 照片修复 {#photo-restoration}

**工具路由：** `restore-photo`

针对老旧或受损照片的多步流水线：划痕/撕裂检测与修复、人脸增强、降噪，以及可选的上色。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `scratchRemoval` | boolean | `true` | 检测并修复划痕、撕裂 |
| `faceEnhancement` | boolean | `true` | 应用人脸增强处理 |
| `fidelity` | number (0-1) | `0.7` | 人脸增强强度（越高越保守） |
| `denoise` | boolean | `true` | 应用降噪处理 |
| `denoiseStrength` | number (0-100) | `25` | 降噪强度 |
| `colorize` | boolean | `false` | 修复后进行上色 |
| `colorizeStrength` | number (0-100) | `85` | 上色强度 |

## 护照照片 {#passport-photo}

**工具路由：** `passport-photo`  
**模型：** MediaPipe 人脸关键点 + BiRefNet 抠图

两阶段工作流：分析（检测人脸 + 移除背景），然后生成（裁剪、缩放、平铺）。支持横跨 6 个地区的 37+ 个国家/地区。

### 阶段 1：分析 {#phase-1-analyze}

`POST /api/v1/tools/image/passport-photo/analyze`

接受一个图像文件（multipart）。返回人脸关键点数据、一张 base64 预览图，以及图像尺寸。

### 阶段 2：生成 {#phase-2-generate}

`POST /api/v1/tools/image/passport-photo/generate`

接受一个 JSON 主体，其中包含阶段 1 的结果加上生成设置：

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `jobId` | string | （必填） | 来自阶段 1 的作业 ID |
| `filename` | string | （必填） | 来自阶段 1 的原始文件名 |
| `countryCode` | string | （必填） | ISO 国家/地区代码（例如 `US`、`GB`、`IN`） |
| `documentType` | string | `"passport"` | 证件类型 |
| `bgColor` | string | `"#FFFFFF"` | 背景颜色十六进制 |
| `printLayout` | string | `"none"` | 打印排版：`none`、`4x6`、`a4`、`letter` |
| `maxFileSizeKb` | number | `0` | 最大文件大小（KB）（0 = 无限制） |
| `dpi` | number (72-1200) | `300` | 输出 DPI |
| `customWidthMm` | number | - | 自定义宽度（毫米）（覆盖国家/地区规格） |
| `customHeightMm` | number | - | 自定义高度（毫米）（覆盖国家/地区规格） |
| `zoom` | number (0.5-3) | `1` | 缩放系数 |
| `adjustX` | number | `0` | 水平位置调整 |
| `adjustY` | number | `0` | 垂直位置调整 |
| `landmarks` | object | （必填） | 来自阶段 1 的关键点 |
| `imageWidth` | number | （必填） | 来自阶段 1 的图像宽度 |
| `imageHeight` | number | （必填） | 来自阶段 1 的图像高度 |

## 对象擦除（图像修复） {#object-erasing-inpainting}

**工具路由：** `erase-object`  
**模型：** 通过 ONNX Runtime 运行的 LaMa

蒙版作为**第二个文件部分**发送（字段名 `mask`），而不是作为 base64。蒙版中的白色像素表示要擦除的区域。`format` 和 `quality` 设置作为顶层表单字段发送。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `file` | file | （必填） | 源图像（multipart） |
| `mask` | file | （必填） | 蒙版图像（multipart，字段名 `mask`，白色 = 擦除） |
| `format` | string | `"auto"` | 输出格式：`auto`、`png`、`jpg`、`jpeg`、`webp`、`tiff`、`gif`、`avif`、`heic`、`heif`、`jxl` |
| `quality` | integer (1-100) | `95` | 输出质量 |

当有 NVIDIA GPU 可用时启用 CUDA 加速。

## AI 画布扩展 {#ai-canvas-expand}

**工具路由：** `ai-canvas-expand`  
**模型：** 基于 LaMa 的外扩

向任意方向扩展图像画布，并用与现有图像相匹配的 AI 生成内容填充新增区域。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `extendTop` | integer | `0` | 顶部扩展的像素数 |
| `extendRight` | integer | `0` | 右侧扩展的像素数 |
| `extendBottom` | integer | `0` | 底部扩展的像素数 |
| `extendLeft` | integer | `0` | 左侧扩展的像素数 |
| `tier` | `"fast"` \| `"balanced"` \| `"high"` | `"balanced"` | 质量档次 |
| `format` | string | `"auto"` | 输出格式：`auto`、`png`、`jpg`、`jpeg`、`webp`、`tiff`、`gif`、`avif`、`heic`、`heif`、`jxl` |
| `quality` | integer (1-100) | `95` | 输出质量 |

至少有一个扩展方向必须大于 0。

## 智能裁剪 {#smart-crop}

**工具路由：** `smart-crop`  
**模型：** MediaPipe 人脸检测（仅人脸模式）

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `mode` | string | `"subject"` | 裁剪策略：`subject`、`face`、`trim` |
| `strategy` | `"attention"` \| `"entropy"` | `"attention"` | 主体模式的策略 |
| `width` | integer | - | 输出宽度 |
| `height` | integer | - | 输出高度 |
| `padding` | integer (0-50) | `0` | 主体周围的内边距百分比 |
| `facePreset` | string | `"head-shoulders"` | 当 `mode=face` 时的预设取景 |
| `sensitivity` | number (0-1) | `0.5` | 人脸检测阈值 |
| `threshold` | integer (0-255) | `30` | 背景检测阈值（trim 模式） |
| `padToSquare` | boolean | `false` | 将裁剪结果补齐为正方形 |
| `padColor` | string | `"#ffffff"` | 正方形补齐的背景颜色 |
| `targetSize` | integer | - | 补齐输出的目标尺寸（像素） |
| `quality` | integer (1-100) | - | 输出质量 |

旧版 `mode` 值 `attention` 和 `content` 仍被接受，并分别映射到 `subject` 和 `trim`。

**人脸预设：**

| 预设 | 最适合 |
|--------|---------|
| `closeup` | 头像特写 |
| `head-shoulders` | 个人资料照片 |
| `upper-body` | LinkedIn / 正式照 |
| `half-body` | 完整上半身 |

## 音频转写 {#transcribe-audio}

**工具路由：** `transcribe-audio`  
**模型：** faster-whisper

将语音转换为文本。支持纯文本、SRT 和 VTT 输出格式。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `language` | string | `"auto"` | 语言：`auto`、`en`、`de`、`fr`、`es`、`zh`、`ja`、`ko`、`id`、`th`、`vi` |
| `outputFormat` | `"txt"` \| `"srt"` \| `"vtt"` | `"txt"` | 输出格式 |

## 自动字幕 {#auto-subtitles}

**工具路由：** `auto-subtitles`  
**模型：** faster-whisper（从视频中提取音频，然后转写）

从视频的音轨生成字幕文件。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `language` | string | `"auto"` | 语言：`auto`、`en`、`de`、`fr`、`es`、`zh`、`ja`、`ko`、`id`、`th`、`vi` |
| `format` | `"srt"` \| `"vtt"` | `"srt"` | 输出字幕格式 |

## PNG 透明度修复 {#png-transparency-fixer}

**工具路由：** `transparency-fixer`  
**模型：** BiRefNet HR-matting（2048x2048 分辨率）

修复"伪透明"PNG，即背景已被移除但残留了毛边、光晕或半透明杂影。使用 BiRefNet 的高分辨率抠图模型生成干净的 alpha 通道，然后应用可配置的去边处理以移除边缘的颜色污染。

**OOM 回退链：** 如果 BiRefNet HR-matting 超出可用内存，工具会自动回退到 `birefnet-general`，然后回退到 `u2net`。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `defringe` | number (0-100) | `30` | 边缘去边强度，用于移除颜色污染 |
| `outputFormat` | `"png"` \| `"webp"` | `"png"` | 输出图像格式 |
| `removeWatermark` | boolean | `false` | 应用水印移除预处理（中值滤波） |

```bash
curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/transparency-fixer \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -F "file=@fake-transparent.png" \
  -F 'settings={"defringe":30,"outputFormat":"png"}'
```

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## 具备可选 AI 能力的工具 {#tools-with-optional-ai-capabilities}

以下工具并非 Python 边车工具，但在启用某些选项时会使用 AI 功能。

### 图像增强 {#image-enhancement}

**工具路由：** `image-enhancement`  
**引擎：** 基于分析（Sharp 直方图与统计）

分析图像并对曝光、对比度、白平衡、饱和度、锐度和噪点应用自动校正。支持特定场景模式。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `mode` | `"auto"` \| `"portrait"` \| `"landscape"` \| `"low-light"` \| `"food"` \| `"document"` | `"auto"` | 用于微调校正的场景模式 |
| `intensity` | number (0-100) | `50` | 整体校正强度 |
| `corrections.exposure` | boolean | `true` | 应用曝光校正 |
| `corrections.contrast` | boolean | `true` | 应用对比度校正 |
| `corrections.whiteBalance` | boolean | `true` | 应用白平衡校正 |
| `corrections.saturation` | boolean | `true` | 应用饱和度校正 |
| `corrections.sharpness` | boolean | `true` | 应用锐度校正 |
| `corrections.denoise` | boolean | `true` | 应用降噪 |
| `deepEnhance` | boolean | `false` | 通过 SCUNet 启用 AI 噪点去除（需要 `upscale-enhance` 功能包） |

在 `POST /api/v1/tools/image/image-enhancement/analyze` 处还提供一个额外的分析端点，它返回检测到的校正而不实际应用它们。

### 内容感知缩放（接缝裁剪） {#content-aware-resize-seam-carving}

**工具路由：** `content-aware-resize`  
**引擎：** Go `caire` 二进制文件（非 Python，无 GPU 收益）

通过移除低能量接缝智能地缩放图像，保留重要内容。

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|-----------|------|---------|-------------|
| `width` | number | - | 目标宽度 |
| `height` | number | - | 目标高度 |
| `protectFaces` | boolean | `false` | 保护检测到的人脸区域（需要 `face-detection` 功能包） |
| `blurRadius` | number (0-20) | `4` | 用于能量计算的预模糊 |
| `sobelThreshold` | number (1-20) | `2` | 边缘敏感度阈值 |
| `square` | boolean | `false` | 强制正方形输出 |