--- description: "使用 AI 抠图(BiRefNet)修复伪透明 PNG,生成真正的 alpha 通道,并进行去边缘杂色清理。" i18n_source_hash: 7eb748b80f93 i18n_provenance: human i18n_output_hash: bf179732f8ea --- # PNG 透明度修复器 {#png-transparency-fixer} 一键修复伪透明 PNG。使用 AI 抠图(BiRefNet HR Matting 模型)生成真正的 alpha 透明度,并通过去边缘后处理清理边缘。 ## API 端点 {#api-endpoint} `POST /api/v1/tools/image/transparency-fixer` **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:** `background-removal`(4-5 GB) ## 参数 {#parameters} | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 | |-----------|------|----------|---------|-------------| | file | file | 是 | - | 图像文件(multipart) | | defringe | number | 否 | `30` | 去边缘强度(0-100)。移除边缘周围的半透明杂色像素 | | outputFormat | string | 否 | `"png"` | 输出格式:`png` 或 `webp` | | removeWatermark | boolean | 否 | `false` | 应用水印移除预处理(中值滤波) | ## 示例请求 {#example-request} ```bash curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/transparency-fixer \ -F "file=@fake-transparent.png" \ -F 'settings={"defringe":40,"outputFormat":"png"}' ``` ## 响应 {#response} ### 初始响应(202 Accepted) {#initial-response-202-accepted} ```json { "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "async": true } ``` ### 进度(SSE,位于 `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`) {#progress-sse-at-api-v1-jobs-jobid-progress} ``` event: progress data: {"phase":"processing","stage":"Processing transparency...","percent":50} ``` ### 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}/fake-transparent_fixed.png", "originalSize": 180000, "processedSize": 150000, "filename": "fake-transparent.png" } } ``` ## 说明 {#notes} - 需要安装 `background-removal` 模型包(4-5 GB)。 - 使用 `birefnet-hr-matting` 作为高质量 alpha 抠图的主模型。如果 HR 模型内存不足,则回退到 `birefnet-general`。 - `defringe` 选项移除 AI 抠图有时在头发、毛发和细边缘周围留下的半透明杂色像素。其原理是模糊 alpha 通道并将低置信度像素置零。 - `removeWatermark` 选项应用中值滤波预处理步骤。这是一种基础的水印削弱,而非专用的水印移除工具。 - 仅输出 PNG 或无损 WebP(两者都支持 alpha 透明度)。 - 通过自动解码支持 HEIC/HEIF、RAW、TGA、PSD、EXR 和 HDR 输入格式。