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description: "Repariere Kratzer, Risse und Schäden an alten Fotos mit einer KI-Pipeline für Restaurierung, Gesichtsverbesserung und Farbe."
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i18n_source_hash: 3de13284216c
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: 68fa41b02608
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# Foto-Restaurierung {#photo-restoration}
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Behebe Kratzer, Risse und Schäden an alten Fotos mit einer mehrstufigen KI-Pipeline. Kombiniert Kratzerreparatur, Gesichtsverbesserung, Rauschunterdrückung und optionale Kolorierung.
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## API-Endpunkt {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/restore-photo`
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**Verarbeitung:** Asynchron (gibt 202 zurück, Status über SSE per `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` abfragen)
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**Modell-Bundle:** `photo-restoration` (4-5 GB)
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## Parameter {#parameters}
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| Parameter | Typ | Erforderlich | Standard | Beschreibung |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | Ja | - | Bilddatei (multipart) |
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| scratchRemoval | boolean | Nein | `true` | Kratzer und Oberflächenschäden entfernen |
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| faceEnhancement | boolean | Nein | `true` | Gesichter im restaurierten Foto verbessern |
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| fidelity | number | Nein | `0.7` | Treue der Gesichtsverbesserung (0-1). Höhere Werte erhalten die ursprünglichen Merkmale stärker |
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| denoise | boolean | Nein | `true` | Rauschunterdrückung auf das restaurierte Ergebnis anwenden |
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| denoiseStrength | number | Nein | `25` | Stärke der Rauschunterdrückung (0-100) |
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| colorize | boolean | Nein | `false` | Das restaurierte Foto kolorieren (für Graustufenbilder) |
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| colorizeStrength | number | Nein | `85` | Intensität der Kolorierung (0-100) |
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## Beispielanfrage {#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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## Antwort {#response}
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### Erste Antwort (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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### Fortschritt (SSE unter `/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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### Endergebnis (über SSE) {#final-result-via-sse}
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```json
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{
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"phase": "complete",
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"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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## Hinweise {#notes}
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- Erfordert das installierte Modell-Bundle `photo-restoration` (4-5 GB).
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- Die Pipeline führt mehrere KI-Schritte nacheinander aus: Kratzerreparatur, Gesichtsverbesserung (GFPGAN), Rauschunterdrückung und optional Kolorierung.
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- Das Array `steps` im Ergebnis zeigt an, welche Verarbeitungsschritte tatsächlich ausgeführt wurden.
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- `scratchCoverage` ist ein geschätzter Prozentsatz der Bildfläche, die Kratzschäden aufwies.
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- `fidelity` steuert, wie stark Gesichter verbessert werden im Vergleich zur Erhaltung des ursprünglichen Aussehens. Niedrigere Werte erzeugen eine aggressivere Verbesserung; höhere Werte sind konservativer.
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- Die Option `colorize` erkennt automatisch, ob das Bild in Graustufen vorliegt. Das Flag `isGrayscale` im Ergebnis bestätigt diese Erkennung.
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- Das Ausgabeformat entspricht automatisch dem Eingabeformat.
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- Unterstützt die Eingabeformate HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, HDR und AVIF durch automatische Dekodierung.
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