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description: "Referência do motor de IA com todas as ferramentas de ML locais. Remoção de fundo, ampliação, OCR, detecção de rostos, restauração de fotos e muito mais."
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i18n_provenance: human
---

# Referência do Motor de IA {#ai-engine-reference}

O pacote `@snapotter/ai` coordena ferramentas nativas e tempos de execução Python para operações ML locais. A maioria das ferramentas ML usa um Python sidecar persistente para inicializações a quente rápidas. OCR é intencionalmente separado: `fast` invoca o binário Tesseract nativo, enquanto `balanced` e `best` usam um JSONL dispatcher persistente dedicado fixado na geração RapidOCR ativa e imutável em `/data/ai/v3`. Cada solicitação contém um generation lease. Durante uma atualização, SnapOtter executa um smoke test no candidato antes da ativação, alterna atomicamente para o novo dispatcher e, em seguida, drena a geração antiga antes de garbage collection.

NVIDIA CUDA é detectado automaticamente e usado por tempos de execução que o suportam. OCR usa CPU em todos os hosts, incluindo sistemas com GPUs NVIDIA, evitando CUDA e acoplamento de driver para esta ferramenta.

A aceleração por iGPU Intel/AMD via VA-API, Quick Sync ou OpenCL não é suportada para inferência de IA hoje. Mapear `/dev/dri` em um contêiner não acelera essas ferramentas do sidecar Python a menos que uma GPU NVIDIA compatível com CUDA esteja disponível.

19 ferramentas de IA no sidecar Python em quatro modalidades (imagem, áudio, vídeo, documento), mais 2 ferramentas com capacidades opcionais de IA. Todos os modelos rodam localmente - nenhuma conexão com a internet é necessária após o download inicial do modelo.


<!-- korean-ocr-contract:start -->
::: info Compatibilidade do OCR em coreano
O OCR rápido oferece suporte a `auto`, `en`, `de`, `es`, `fr`, `zh` e `ja`, mas não a coreano (`ko`). Coreano exige o pacote de OCR preciso e `balanced` ou `best`. O pacote funciona nos contêineres oficiais Linux amd64 e arm64, inclusive em hosts NVIDIA, onde o OCR continua na CPU. Sistemas não compatíveis recebem um erro explícito e nunca retornam silenciosamente para `fast`. Coreano com `fast` ou com o alias legado `tesseract` é rejeitado antes da fila com `FEATURE_INCOMPATIBLE` e `fast-korean-unsupported`.
:::
<!-- korean-ocr-contract:end -->
## Arquitetura {#architecture}

```
Node.js Tool Route
      |
      v
 @snapotter/ai bridge.ts
      | (stdin/stdout JSON + stderr progress events)
      v
 +-- Native Tesseract + Ghostscript (fast image/PDF OCR)
 |
 +-- Isolated OCR runtime (persistent JSONL dispatcher)
 |     `-- RapidOCR + ONNX Runtime CPU + pinned PP-OCR models
 |
 `-- Python dispatcher (persistent process, "ai" profile)
      |
      |-- remove_bg.py        (rembg / BiRefNet)
      |-- upscale.py          (RealESRGAN)
      |-- inpaint.py          (LaMa ONNX)
      |-- outpaint.py         (LaMa canvas expansion)
      |-- 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)
```

Um perfil de despachante "docs" separado substitui a lista de permissões de IA por scripts de processamento de documentos (`doc_pagecount`, `doc_health`, `doc_flatten`, `doc_redact`, `doc_text`, `doc_to_word`, `doc_metadata`, `doc_html_pdf`) e pula as importações pesadas de ML.

**Tempos limite:** 300 s por padrão; OCR e remoção de fundo com BiRefNet recebem 600 s.

## Pacotes de Recursos {#feature-bundles}

Os modelos de IA são empacotados por pilha de dependências compartilhada, e não um arquivo por ferramenta. Um pacote de recursos pode habilitar várias ferramentas quando elas usam a mesma família de modelos, os mesmos wheels Python ou as mesmas bibliotecas nativas. Isso mantém a imagem Docker de lançamento menor e evita armazenar cópias duplicadas dos mesmos modelos de matting de fundo, detecção de rostos, OCR, restauração e fala.

A imagem Docker inclui a aplicação mais o runtime comum. Arquivos grandes de modelos são baixados sob demanda para o volume persistente `/data/ai`, e depois reutilizados por todas as ferramentas que precisam deles. Se um pacote já estiver instalado porque outra ferramenta precisou dele, habilitar uma nova ferramenta dependente não baixa esse pacote novamente.

A maioria das ferramentas de IA requer um ou mais pacotes de recursos antes de serem executadas. A UI administrativa os instala por ferramenta por meio do `POST /api/v1/admin/tools/:toolId/features/install`, que resolve a lista completa de pacotes, ignora os pacotes que já estão instalados e enfileira apenas os downloads ausentes. Por exemplo, ativar a foto do passaporte em uma nova instância enfileira `background-removal` e `face-detection`; habilitá-lo após a remoção de segundo plano já estar instalada enfileira apenas `face-detection`. OCR é a exceção porque `fast` não precisa de pacote; instale seu tempo de execução preciso opcional por meio da UI ou `POST /api/v1/admin/features/ocr/install`.

| Pacote | Tamanho | Grupo de dependências compartilhado | Ferramentas que o usam |
|--------|------|-------------------------|-------------------|
| `background-removal` | 4-5 GB | matting de fundo rembg / BiRefNet | remove-background, passport-photo, transparency-fixer, background-replace, blur-background |
| `face-detection` | 200-300 MB | detecção de rostos e marcos faciais do MediaPipe | blur-faces, red-eye-removal, smart-crop |
| `object-eraser-colorize` | 1-2 GB | inpainting/outpainting LaMa e DDColor | erase-object, colorize, ai-canvas-expand |
| `upscale-enhance` | 5-6 GB | RealESRGAN, GFPGAN / CodeFormer, remoção de ruído | upscale, enhance-faces, noise-removal |
| `photo-restoration` | 4-5 GB | reparo de arranhões e pipeline de restauração | restore-photo |
| `ocr` | ~208-234 MiB baixado / ~409-488 MiB instalado | Modelos opcionais RapidOCR 3.9.1, ONNX Runtime 1.20.1 e PP-OCR fixado | ocr, ocr-pdf (somente `balanced` e `best`) |
| `transcription` | ~600 MB | modelos de fala para texto faster-whisper | transcribe-audio, auto-subtitles |

Ferramentas com dependências entre pacotes:

| Ferramenta | Pacotes necessários | Por quê |
|------|------------------|-----|
| `passport-photo` | `background-removal`, `face-detection` | Remove o fundo e depois usa marcos faciais para enquadrar o recorte conforme as regras de fotos de passaporte e documentos de identidade. |
| `enhance-faces` | `upscale-enhance`, `face-detection` | Detecta rostos antes de rodar o realce GFPGAN ou CodeFormer nas regiões de rosto selecionadas. |

Uma ferramenta está disponível somente quando todos os seus pacotes necessários estão instalados, exceto OCR: sua camada `fast` integrada permanece disponível sem o pacote OCR opcional. As instalações parciais são válidas e tratadas de forma incremental: os pacotes configuráveis ​​instalados são reutilizados, os pacotes perdidos são mostrados como downloads e as instalações na fila são executadas uma de cada vez, para que o ambiente Python compartilhado não seja modificado simultaneamente.

### Instalação precisa do tempo de execução do OCR {#accurate-ocr-runtime-installation}

O pacote OCR preciso é um tempo de execução específico da plataforma para o contêiner oficial Linux amd64 ou Linux arm64. A construção amd64 usa Python 3.12; a compilação arm64 usa Python 3.11. Ambas as compilações executam RapidOCR por meio do `CPUExecutionProvider` do ONNX Runtime, portanto, o mesmo pacote funciona apenas em hosts CPU e NVIDIA Docker. O tempo de execução preciso requer pelo menos 4 GiB de memória efetiva: o limite cgroup do contêiner configurado, caso contrário, memória do host. Um sistema abaixo do mínimo de compatibilidade assinado é rejeitado antes do download. Este requisito não se aplica ao Fast OCR integrado. As compilações Bare-metal são rejeitadas porque seus libc e Python ABI não podem ser inferidos com segurança; O OCR rápido permanece disponível quando o host fornece Tesseract e Ghostscript.

O artefato opcional tem cerca de 208-234 MiB compactado e 409-488 MiB extraído, dependendo da arquitetura. O índice assinado vincula as contagens exatas de bytes compactados e extraídos impostas pelo instalador. Tesseract integrado adiciona cerca de 25 MiB à imagem oficial e não precisa de arquivos em `/data/ai`.

A instalação online busca um índice de versão assinado e o artefato exato endereçado ao conteúdo para a plataforma atual. SnapOtter verifica a assinatura do índice Ed25519, tamanho do artefato, resumo SHA-256, resumos de modelo, caminhos, modos de arquivo e smoke test preparado antes de ativar atomicamente a nova geração. Uma instalação com falha deixa a geração íntegra anterior ativa.

Para instalação isolada, carregue o `ocr-runtime-index.json` da versão e o arquivo de tempo de execução OCR correspondente para `POST /api/v1/admin/features/import` usando campos multipartes chamados `index` e `archive`. A importação offline aplica as mesmas verificações de assinatura, hash, extração, compatibilidade e teste de fumaça da instalação online; um arquivo sem seu índice assinado confiável é rejeitado.

---

## Remoção de Fundo {#background-removal}

**Rota da ferramenta:** `remove-background`  
**Modelo:** rembg com BiRefNet (padrão) ou variantes U2-Net

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `model` | string | - | Variante do modelo (substituição opcional) |
| `backgroundType` | string | `"transparent"` | Um de: `transparent`, `color`, `gradient`, `blur`, `image` |
| `backgroundColor` | string | - | Cor hex para fundo sólido |
| `gradientColor1` | string | - | Primeira cor do gradiente |
| `gradientColor2` | string | - | Segunda cor do gradiente |
| `gradientAngle` | number | - | Ângulo do gradiente em graus |
| `blurEnabled` | boolean | - | Ativar efeito de desfoque de fundo |
| `blurIntensity` | number (0-100) | - | Intensidade do desfoque |
| `shadowEnabled` | boolean | - | Ativar sombra projetada no sujeito |
| `shadowOpacity` | number (0-100) | - | Opacidade da sombra |
| `outputFormat` | string | - | Formato de saída: `png`, `webp` ou `avif` |
| `edgeRefine` | integer (0-3) | - | Nível de refinamento das bordas |
| `decontaminate` | boolean | - | Remover sangramento de cor das bordas |

## Substituir Fundo {#background-replace}

**Rota da ferramenta:** `background-replace`  
**Modelo:** rembg / BiRefNet (compartilhado com remove-background)

Remove o fundo e o substitui por uma cor sólida ou gradiente.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `backgroundType` | `"color"` \| `"gradient"` | `"color"` | Modo de fundo |
| `color` | string | `"#ffffff"` | Cor hex do fundo (quando `backgroundType` é `color`) |
| `gradientColor1` | string | - | Primeira cor hex do gradiente |
| `gradientColor2` | string | - | Segunda cor hex do gradiente |
| `gradientAngle` | integer (0-360) | `180` | Ângulo do gradiente em graus |
| `feather` | integer (0-20) | `0` | Raio de suavização das bordas |
| `format` | `"png"` \| `"webp"` | `"png"` | Formato de saída |

## Desfocar Fundo {#blur-background}

**Rota da ferramenta:** `blur-background`  
**Modelo:** rembg / BiRefNet (compartilhado com remove-background)

Desfoca o fundo mantendo o sujeito nítido.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `intensity` | integer (1-100) | `50` | Intensidade do desfoque |
| `feather` | integer (0-20) | `0` | Raio de suavização das bordas |
| `format` | `"png"` \| `"webp"` | `"png"` | Formato de saída |

## Ampliação de Imagem {#image-upscaling}

**Rota da ferramenta:** `upscale`  
**Modelo:** RealESRGAN (com fallback Lanczos quando indisponível)

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `scale` | number | `2` | Fator de ampliação |
| `model` | string | `"auto"` | Variante do modelo |
| `faceEnhance` | boolean | `false` | Aplicar passada de realce de rosto GFPGAN |
| `denoise` | number | `0` | Força da remoção de ruído |
| `format` | string | `"auto"` | Substituição do formato de saída |
| `quality` | number | `95` | Qualidade de saída (1-100) |

## OCR / Extração de Texto {#ocr-text-extraction}

**Rota da ferramenta:** `ocr`  
**Modelos:** Tesseract (`fast`); RapidOCR com modelos pequenos PP-OCRv6 (`balanced`); Modelos médios PP-OCRv6 com pontuação de variante calibrada (`best`)

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `quality` | `"fast"` \| `"balanced"` \| `"best"` | Dinâmico | Quando `quality` e `engine` são omitidos, o SnapOtter escolhe o melhor nível disponível nesta ordem: `best`, `balanced`, `fast`. Para coreano, `fast` nunca é escolhido; usa-se `best`, depois `balanced`, ou é retornado o erro de instalação ou compatibilidade do runtime preciso. |
| `language` | string | `"auto"` | Idioma: `auto`, `en`, `de`, `fr`, `es`, `zh`, `ja`, `ko` |
| `enhance` | booleano | Dependente do nível | Melhore o contraste local. Fast aplica-o diretamente; níveis precisos mantêm a variante somente quando a pontuação calibrada melhora OCR. O padrão é Melhor |
| `engine` | corda | - | Alias ​​de compatibilidade obsoleta. Mapeia `tesseract` para `fast` e o valor herdado de `paddleocr` para `balanced`; não carrega PaddlePaddle |

Retorna o texto extraído mais os metadados de origem: mecanismo, qualidade solicitada e real, dispositivo, provedor, estado de degradação, avisos e versões de tempo de execução/modelo precisos, quando aplicável. Solicitações de qualidade explícitas nunca voltam para outro nível. Se `balanced` ou `best` não estiver disponível, API retornará `FEATURE_NOT_INSTALLED` ou `FEATURE_INCOMPATIBLE` em vez de executar `fast` silenciosamente.

## OCR de PDF {#pdf-ocr}

**Rota da ferramenta:** `ocr-pdf`  
**Modelos:** Mesmo sistema de níveis do OCR de imagem

Extrai texto de documentos PDF digitalizados usando OCR com IA, página por página.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `quality` | `"fast"` \| `"balanced"` \| `"best"` | Dinâmico | Quando `quality` e `engine` são omitidos, o SnapOtter escolhe o melhor nível disponível nesta ordem: `best`, `balanced`, `fast`. Para coreano, `fast` nunca é escolhido; usa-se `best`, depois `balanced`, ou é retornado o erro de instalação ou compatibilidade do runtime preciso. |
| `language` | string | `"auto"` | Idioma: `auto`, `en`, `de`, `fr`, `es`, `zh`, `ja`, `ko` |
| `pages` | string | `"all"` | Seleção de páginas: `"all"`, `"1-3"`, `"1,3,5"` |
| `enhance` | booleano | Dependente do nível | Melhore o contraste local. Fast aplica-o diretamente; níveis precisos mantêm a variante somente quando a pontuação calibrada melhora OCR. O padrão é Melhor |
| `engine` | corda | - | Alias ​​de compatibilidade obsoleta. Mapeia `tesseract` para `fast` e o valor herdado de `paddleocr` para `balanced`; não carrega PaddlePaddle |

A mesma regra de não downgrade se aplica a PDF OCR. As páginas PDF são rasterizadas antes do reconhecimento e uma solicitação pode selecionar no máximo 50 páginas.

## Desfoque de Rosto / PII {#face-pii-blur}

**Rota da ferramenta:** `blur-faces`  
**Modelo:** detecção de rostos do MediaPipe

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `blurRadius` | number (1-100) | `30` | Raio do desfoque gaussiano |
| `sensitivity` | number (0-1) | `0.5` | Limiar de confiança da detecção |

## Realce de Rosto {#face-enhancement}

**Rota da ferramenta:** `enhance-faces`  
**Modelos:** GFPGAN, CodeFormer

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `model` | `"auto"` \| `"gfpgan"` \| `"codeformer"` | `"auto"` | Modelo de realce |
| `strength` | number (0-1) | `0.8` | Força do realce |
| `sensitivity` | number (0-1) | `0.5` | Limiar de detecção de rosto |
| `onlyCenterFace` | boolean | `false` | Realçar apenas o rosto mais central |

## Colorização por IA {#ai-colorization}

**Rota da ferramenta:** `colorize`  
**Modelo:** DDColor (com fallback OpenCV DNN)

Converte fotos em preto e branco ou tons de cinza para cores completas.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `intensity` | number (0-1) | `1.0` | Força da saturação de cor |
| `model` | `"auto"` \| `"ddcolor"` \| `"opencv"` | `"auto"` | Variante do modelo |

## Remoção de Ruído {#noise-removal}

**Rota da ferramenta:** `noise-removal`  
**Modelo:** SCUNet (pipeline de remoção de ruído por níveis)

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `tier` | `"quick"` \| `"balanced"` \| `"quality"` \| `"maximum"` | `"balanced"` | Nível de processamento |
| `strength` | number (0-100) | `50` | Força da remoção de ruído |
| `detailPreservation` | number (0-100) | `50` | Quanto detalhe preservar; valores maiores mantêm mais textura |
| `colorNoise` | number (0-100) | `30` | Força da redução de ruído de cor |
| `format` | string | `"original"` | Formato de saída: `original`, `png`, `jpeg`, `webp`, `avif`, `jxl` |
| `quality` | number (1-100) | `90` | Qualidade de codificação da saída |

## Remoção de Olhos Vermelhos {#red-eye-removal}

**Rota da ferramenta:** `red-eye-removal`

Detecta marcos faciais, localiza as regiões dos olhos e corrige a saturação excessiva no canal vermelho.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `sensitivity` | number (0-100) | `50` | Limiar de detecção de pixels vermelhos |
| `strength` | number (0-100) | `70` | Força da correção |
| `format` | string | - | Substituição do formato de saída (opcional) |
| `quality` | number (1-100) | `90` | Qualidade de saída |

## Restauração de Fotos {#photo-restoration}

**Rota da ferramenta:** `restore-photo`

Pipeline de múltiplas etapas para fotos antigas ou danificadas: detecção e reparo de arranhões/rasgos, realce de rosto, remoção de ruído e colorização opcional.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `scratchRemoval` | boolean | `true` | Detectar e reparar arranhões e rasgos |
| `faceEnhancement` | boolean | `true` | Aplicar passada de realce de rosto |
| `fidelity` | number (0-1) | `0.7` | Força do realce de rosto (maior = mais conservador) |
| `denoise` | boolean | `true` | Aplicar passada de remoção de ruído |
| `denoiseStrength` | number (0-100) | `25` | Força da remoção de ruído |
| `colorize` | boolean | `false` | Colorir após a restauração |
| `colorizeStrength` | number (0-100) | `85` | Intensidade da colorização |

## Foto para Passaporte {#passport-photo}

**Rota da ferramenta:** `passport-photo`  
**Modelos:** marcos faciais do MediaPipe + remoção de fundo com BiRefNet

Fluxo de trabalho em duas fases: analisar (detectar rosto + remover fundo) e depois gerar (recortar, redimensionar, distribuir em grade). Suporta mais de 37 países em 6 regiões.

### Fase 1: Analisar {#phase-1-analyze}

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

Aceita um arquivo de imagem (multipart). Retorna os dados dos marcos faciais, uma pré-visualização em base64 e as dimensões da imagem.

### Fase 2: Gerar {#phase-2-generate}

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

Aceita um corpo JSON com os resultados da Fase 1 mais as configurações de geração:

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `jobId` | string | (obrigatório) | ID do job da Fase 1 |
| `filename` | string | (obrigatório) | Nome do arquivo original da Fase 1 |
| `countryCode` | string | (obrigatório) | Código de país ISO (ex.: `US`, `GB`, `IN`) |
| `documentType` | string | `"passport"` | Tipo de documento |
| `bgColor` | string | `"#FFFFFF"` | Cor de fundo em hex |
| `printLayout` | string | `"none"` | Layout de impressão: `none`, `4x6`, `a4`, `letter` |
| `maxFileSizeKb` | number | `0` | Tamanho máximo do arquivo em KB (0 = sem limite) |
| `dpi` | number (72-1200) | `300` | DPI de saída |
| `customWidthMm` | number | - | Largura personalizada em mm (substitui a especificação do país) |
| `customHeightMm` | number | - | Altura personalizada em mm (substitui a especificação do país) |
| `zoom` | number (0.5-3) | `1` | Fator de zoom |
| `adjustX` | number | `0` | Ajuste de posição horizontal |
| `adjustY` | number | `0` | Ajuste de posição vertical |
| `landmarks` | object | (obrigatório) | Marcos faciais da Fase 1 |
| `imageWidth` | number | (obrigatório) | Largura da imagem da Fase 1 |
| `imageHeight` | number | (obrigatório) | Altura da imagem da Fase 1 |

## Apagar Objetos (Inpainting) {#object-erasing-inpainting}

**Rota da ferramenta:** `erase-object`  
**Modelo:** LaMa via ONNX Runtime

A máscara é enviada como uma **segunda parte de arquivo** (nome do campo `mask`), não como base64. Pixels brancos na máscara indicam áreas a apagar. As configurações `format` e `quality` são enviadas como campos de formulário de nível superior.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `file` | file | (obrigatório) | Imagem de origem (multipart) |
| `mask` | file | (obrigatório) | Imagem da máscara (multipart, nome do campo `mask`, branco = apagar) |
| `format` | string | `"auto"` | Formato de saída: `auto`, `png`, `jpg`, `jpeg`, `webp`, `tiff`, `gif`, `avif`, `heic`, `heif`, `jxl` |
| `quality` | integer (1-100) | `95` | Qualidade de saída |

Acelerado por CUDA quando uma GPU NVIDIA está disponível.

## Expansão de Tela por IA {#ai-canvas-expand}

**Rota da ferramenta:** `ai-canvas-expand`  
**Modelo:** outpainting baseado em LaMa

Expande a tela de uma imagem em qualquer direção e preenche as novas áreas com conteúdo gerado por IA que combina com a imagem existente.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `extendTop` | integer | `0` | Pixels a estender no topo |
| `extendRight` | integer | `0` | Pixels a estender à direita |
| `extendBottom` | integer | `0` | Pixels a estender na parte inferior |
| `extendLeft` | integer | `0` | Pixels a estender à esquerda |
| `tier` | `"fast"` \| `"balanced"` \| `"high"` | `"balanced"` | Nível de qualidade |
| `format` | string | `"auto"` | Formato de saída: `auto`, `png`, `jpg`, `jpeg`, `webp`, `tiff`, `gif`, `avif`, `heic`, `heif`, `jxl` |
| `quality` | integer (1-100) | `95` | Qualidade de saída |

Pelo menos uma direção de extensão deve ser maior que 0.

## Recorte Inteligente {#smart-crop}

**Rota da ferramenta:** `smart-crop`  
**Modelo:** detecção de rostos do MediaPipe (apenas no modo de rosto)

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `mode` | string | `"subject"` | Estratégia de recorte: `subject`, `face`, `trim` |
| `strategy` | `"attention"` \| `"entropy"` | `"attention"` | Estratégia para o modo de sujeito |
| `width` | integer | - | Largura de saída |
| `height` | integer | - | Altura de saída |
| `padding` | integer (0-50) | `0` | Porcentagem de preenchimento ao redor do sujeito |
| `facePreset` | string | `"head-shoulders"` | Enquadramento predefinido quando `mode=face` |
| `sensitivity` | number (0-1) | `0.5` | Limiar de detecção de rosto |
| `threshold` | integer (0-255) | `30` | Limiar de detecção de fundo (modo de recorte de bordas) |
| `padToSquare` | boolean | `false` | Preencher o resultado recortado até um quadrado |
| `padColor` | string | `"#ffffff"` | Cor de fundo para o preenchimento quadrado |
| `targetSize` | integer | - | Tamanho alvo para a saída preenchida (pixels) |
| `quality` | integer (1-100) | - | Qualidade de saída |

Os valores legados de `mode`, `attention` e `content`, são aceitos e mapeados para `subject` e `trim` respectivamente.

**Predefinições de rosto:**

| Predefinição | Melhor para |
|--------|---------|
| `closeup` | Retratos de rosto |
| `head-shoulders` | Fotos de perfil |
| `upper-body` | LinkedIn / formal |
| `half-body` | Parte superior do corpo completa |

## Transcrever Áudio {#transcribe-audio}

**Rota da ferramenta:** `transcribe-audio`  
**Modelo:** faster-whisper

Converte fala em texto. Suporta os formatos de saída texto simples, SRT e VTT.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `language` | string | `"auto"` | Idioma: `auto`, `en`, `de`, `fr`, `es`, `zh`, `ja`, `ko`, `id`, `th`, `vi` |
| `outputFormat` | `"txt"` \| `"srt"` \| `"vtt"` | `"txt"` | Formato de saída |

## Legendas Automáticas {#auto-subtitles}

**Rota da ferramenta:** `auto-subtitles`  
**Modelo:** faster-whisper (extrai o áudio do vídeo e depois transcreve)

Gera arquivos de legenda a partir da trilha de áudio de um vídeo.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `language` | string | `"auto"` | Idioma: `auto`, `en`, `de`, `fr`, `es`, `zh`, `ja`, `ko`, `id`, `th`, `vi` |
| `format` | `"srt"` \| `"vtt"` | `"srt"` | Formato de saída da legenda |

## Corretor de Transparência PNG {#png-transparency-fixer}

**Rota da ferramenta:** `transparency-fixer`  
**Modelo:** matting HR do BiRefNet (resolução 2048x2048)

Corrige PNGs de "falsa transparência" onde o fundo foi removido, mas deixou franjas, halos ou artefatos semitransparentes. Usa o modelo de matting de alta resolução do BiRefNet para produzir um canal alfa limpo e depois aplica um processamento de remoção de franjas configurável para eliminar a contaminação de cor ao longo das bordas.

**Cadeia de fallback em caso de OOM:** Se o matting HR do BiRefNet exceder a memória disponível, a ferramenta recorre automaticamente a `birefnet-general` e depois a `u2net`.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `defringe` | number (0-100) | `30` | Força da remoção de franjas nas bordas para eliminar contaminação de cor |
| `outputFormat` | `"png"` \| `"webp"` | `"png"` | Formato da imagem de saída |
| `removeWatermark` | boolean | `false` | Aplicar pré-processamento de remoção de marca d'água (filtro de mediana) |

```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"}'
```

---

## Ferramentas com Capacidades Opcionais de IA {#tools-with-optional-ai-capabilities}

As ferramentas a seguir não são ferramentas do sidecar Python, mas usam recursos de IA quando certas opções estão habilitadas.

### Realce de Imagem {#image-enhancement}

**Rota da ferramenta:** `image-enhancement`  
**Motor:** baseado em análise (histograma e estatísticas do Sharp)

Analisa a imagem e aplica correções automáticas de exposição, contraste, balanço de branco, saturação, nitidez e ruído. Suporta modos específicos de cena.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `mode` | `"auto"` \| `"portrait"` \| `"landscape"` \| `"low-light"` \| `"food"` \| `"document"` | `"auto"` | Modo de cena para ajustar as correções |
| `intensity` | number (0-100) | `50` | Força geral da correção |
| `corrections.exposure` | boolean | `true` | Aplicar correção de exposição |
| `corrections.contrast` | boolean | `true` | Aplicar correção de contraste |
| `corrections.whiteBalance` | boolean | `true` | Aplicar correção de balanço de branco |
| `corrections.saturation` | boolean | `true` | Aplicar correção de saturação |
| `corrections.sharpness` | boolean | `true` | Aplicar correção de nitidez |
| `corrections.denoise` | boolean | `true` | Aplicar remoção de ruído |
| `deepEnhance` | boolean | `false` | Ativar remoção de ruído por IA via SCUNet (requer o pacote `upscale-enhance`) |

Um endpoint de análise adicional está disponível em `POST /api/v1/tools/image/image-enhancement/analyze`, que retorna as correções detectadas sem aplicá-las.

### Redimensionamento com Reconhecimento de Conteúdo (Seam Carving) {#content-aware-resize-seam-carving}

**Rota da ferramenta:** `content-aware-resize`  
**Motor:** binário Go `caire` (não Python - sem benefício de GPU)

Redimensiona imagens de forma inteligente removendo costuras de baixa energia, preservando o conteúdo importante.

| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|-----------|------|---------|-------------|
| `width` | number | - | Largura alvo |
| `height` | number | - | Altura alvo |
| `protectFaces` | boolean | `false` | Proteger as regiões de rosto detectadas (requer o pacote `face-detection`) |
| `blurRadius` | number (0-20) | `4` | Desfoque prévio para o cálculo de energia |
| `sobelThreshold` | number (1-20) | `2` | Limiar de sensibilidade das bordas |
| `square` | boolean | `false` | Forçar saída quadrada |