--- description: "基于 AI 的降噪和去颗粒处理,提供多档质量选项。" i18n_source_hash: f0dfc876e0e0 i18n_provenance: human i18n_output_hash: 43d042c4f560 --- # 降噪 {#noise-removal} 基于 AI 的降噪和去颗粒处理,提供多档质量选项,使用 Python 边车(SCUNet 模型)。 ## API 端点 {#api-endpoint} `POST /api/v1/tools/image/noise-removal` **处理方式:** 异步(返回 202,通过 SSE 轮询 `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` 获取状态) **模型包:** `upscale-enhance`(5-6 GB) ## 参数 {#parameters} | 参数 | 类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 | |-----------|------|----------|---------|-------------| | file | file | 是 | - | 图片文件(multipart) | | tier | string | 否 | `"balanced"` | 质量档位:`quick`、`balanced`、`quality`、`maximum` | | strength | number | 否 | `50` | 降噪强度(0-100) | | detailPreservation | number | 否 | `50` | 保留细节的程度(0-100)。值越高保留的纹理越多 | | colorNoise | number | 否 | `30` | 彩色噪点抑制强度(0-100) | | format | string | 否 | `"original"` | 输出格式:`original`、`png`、`jpeg`、`webp`、`avif`、`jxl` | | quality | number | 否 | `90` | 输出编码质量(1-100) | ## 请求示例 {#example-request} ```bash curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/noise-removal \ -F "file=@noisy-photo.jpg" \ -F 'settings={"tier":"quality","strength":60,"detailPreservation":70,"colorNoise":40}' ``` ## 响应 {#response} ### 初始响应(202 Accepted) {#initial-response-202-accepted} ```json { "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "async": true } ``` ### 进度(位于 `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` 的 SSE) {#progress-sse-at-api-v1-jobs-jobid-progress} ``` event: progress data: {"phase":"processing","stage":"Denoising...","percent":65} ``` ### 最终结果(通过 SSE) {#final-result-via-sse} ```json { "phase": "complete", "percent": 100, "result": { "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/noisy-photo_denoised.jpg", "originalSize": 500000, "processedSize": 380000 } } ``` ## 说明 {#notes} - 需要安装 `upscale-enhance` 模型包(5-6 GB)。 - 质量档位在速度和质量之间权衡:`quick` 最快,仅做基础降噪;`maximum` 采用最彻底的多轮处理方式。 - 对于有纹理的主体(布料、头发、树叶),`detailPreservation` 参数至关重要。较高的值可防止降噪器抹平细微的细节。 - 当 `format` 设为 `"original"` 时,输出格式与输入文件格式一致。 - 通过自动解码支持 HEIC/HEIF、RAW、TGA、PSD、EXR 和 HDR 输入格式。