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description: "पुनर्स्थापना, फेस एन्हांसमेंट और रंग के लिए एक AI पाइपलाइन के साथ पुरानी फ़ोटो पर खरोंच, दरार और क्षति की मरम्मत करें।"
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i18n_source_hash: 3de13284216c
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: ad345e8fad97
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# Photo Restoration {#photo-restoration}
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एक मल्टी-स्टेप AI पाइपलाइन का उपयोग करके पुरानी फ़ोटो पर खरोंच, दरार और क्षति को ठीक करें। स्क्रैच रिपेयर, फेस एन्हांसमेंट, डिनॉइज़िंग और वैकल्पिक कलराइज़ेशन को संयोजित करता है।
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## API Endpoint {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/restore-photo`
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**Processing:** असिंक्रोनस (202 लौटाता है, SSE के माध्यम से स्थिति के लिए `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` पोल करें)
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**Model bundle:** `photo-restoration` (4-5 GB)
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## Parameters {#parameters}
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| Parameter | Type | Required | Default | Description |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | Yes | - | इमेज फ़ाइल (multipart) |
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| scratchRemoval | boolean | No | `true` | खरोंच और सतही क्षति हटाएँ |
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| faceEnhancement | boolean | No | `true` | पुनर्स्थापित फ़ोटो में चेहरों को बेहतर बनाएँ |
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| fidelity | number | No | `0.7` | फेस एन्हांसमेंट निष्ठा (0-1)। उच्च मान मूल विशेषताओं को अधिक संरक्षित करते हैं |
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| denoise | boolean | No | `true` | पुनर्स्थापित परिणाम पर डिनॉइज़िंग लागू करें |
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| denoiseStrength | number | No | `25` | डिनॉइज़िंग की तीव्रता (0-100) |
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| colorize | boolean | No | `false` | पुनर्स्थापित फ़ोटो को कलराइज़ करें (ग्रेस्केल इमेज के लिए) |
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| colorizeStrength | number | No | `85` | कलराइज़ेशन तीव्रता (0-100) |
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## Example Request {#example-request}
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```bash
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curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/restore-photo \
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-F "file=@damaged-old-photo.jpg" \
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-F 'settings={"scratchRemoval":true,"faceEnhancement":true,"fidelity":0.6,"colorize":true}'
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```
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## Response {#response}
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### Initial Response (202 Accepted) {#initial-response-202-accepted}
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```json
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{
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"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
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"async": true
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}
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```
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### Progress (SSE at `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`) {#progress-sse-at-api-v1-jobs-jobid-progress}
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```
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event: progress
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data: {"phase":"processing","stage":"Removing scratches...","percent":30}
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```
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```
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event: progress
|
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data: {"phase":"processing","stage":"Enhancing faces...","percent":60}
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```
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### Final Result (via SSE) {#final-result-via-sse}
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|
```json
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{
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"phase": "complete",
|
|
"percent": 100,
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|
"result": {
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"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
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|
"downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/damaged-old-photo_restored.jpg",
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|
"previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
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"originalSize": 200000,
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"processedSize": 350000,
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"width": 1200,
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"height": 900,
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"steps": ["scratch_removal", "face_enhancement", "denoise", "colorize"],
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"scratchCoverage": 12.5,
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"facesEnhanced": 2,
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"isGrayscale": true,
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"colorized": true
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}
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}
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```
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## Notes {#notes}
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- `photo-restoration` मॉडल बंडल का इंस्टॉल होना आवश्यक है (4-5 GB)।
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- पाइपलाइन कई AI चरणों को क्रमिक रूप से चलाती है: स्क्रैच रिपेयर, फेस एन्हांसमेंट (GFPGAN), डिनॉइज़िंग, और वैकल्पिक रूप से कलराइज़ेशन।
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- परिणाम में `steps` सरणी यह दर्शाती है कि कौन से प्रोसेसिंग चरण वास्तव में निष्पादित किए गए।
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- `scratchCoverage` इमेज क्षेत्र का अनुमानित प्रतिशत है जिसमें स्क्रैच क्षति थी।
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- `fidelity` नियंत्रित करता है कि मूल स्वरूप को संरक्षित करने की तुलना में चेहरों को कितनी दृढ़ता से बेहतर बनाया जाए। निम्न मान अधिक आक्रामक एन्हांसमेंट उत्पन्न करते हैं; उच्च मान अधिक रूढ़िवादी होते हैं।
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- `colorize` विकल्प स्वतः पता लगाता है कि इमेज ग्रेस्केल है या नहीं। परिणाम में `isGrayscale` फ़्लैग इस पहचान की पुष्टि करता है।
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- आउटपुट प्रारूप स्वतः इनपुट प्रारूप से मेल खाता है।
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- स्वचालित डिकोडिंग के माध्यम से HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, HDR और AVIF इनपुट प्रारूपों का समर्थन करता है।
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