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4963ab3bbd
All 181 docs markdown files translated into 20 languages (apps/docs/<locale>/**). Companion to the i18n code PR; admin-merged because the file count exceeds GitHub's per-PR CI trigger limit. Validated by pnpm i18n:check (all surfaces, 0 stale/missing) and a clean all-locale docs build.
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description: "使用 GFPGAN 與 CodeFormer AI 模型修復並銳化圖片中模糊或低品質的臉部。"
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i18n_source_hash: 7f9f6af8ebda
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: fc67e4f3ddbd
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# 臉部增強 {#face-enhancement}
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使用 AI 模型（GFPGAN/CodeFormer）修復並增強圖片中的臉部。
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## API 端點 {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/enhance-faces`
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**處理方式：** 非同步（回傳 202，透過 SSE 輪詢 `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` 取得狀態）
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**模型套件：** `upscale-enhance`（5-6 GB）與 `face-detection`（200-300 MB）
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## 參數 {#parameters}
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| 參數 | 類型 | 必填 | 預設值 | 說明 |
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| file | file | 是 | - | 圖片檔案（multipart） |
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| model | string | 否 | `"auto"` | 要使用的模型：`auto`、`gfpgan`、`codeformer` |
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| strength | number | 否 | `0.8` | 增強強度（0-1）。數值越高，增強效果越強 |
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| onlyCenterFace | boolean | 否 | `false` | 僅增強最居中／最顯著的臉部 |
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| sensitivity | number | 否 | `0.5` | 臉部偵測靈敏度（0-1） |
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## 範例請求 {#example-request}
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```bash
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curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/enhance-faces \
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-F "file=@portrait.jpg" \
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-F 'settings={"model":"codeformer","strength":0.7,"onlyCenterFace":false}'
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```
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## 回應 {#response}
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### 初始回應（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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### 進度（SSE，位於 `/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":"Enhancing faces...","percent":60}
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```
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### 最終結果（透過 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}/portrait_enhanced.png",
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"previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
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"originalSize": 350000,
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"processedSize": 600000,
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"facesDetected": 2,
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"faces": [
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{"x": 120, "y": 80, "w": 100, "h": 100},
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{"x": 350, "y": 90, "w": 95, "h": 95}
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],
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"model": "codeformer"
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}
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}
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```
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## 備註 {#notes}
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- 同時需要 `upscale-enhance` 模型套件（5-6 GB）與 `face-detection` 模型套件（200-300 MB）。
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- GFPGAN 產生較激進的增強；CodeFormer 較能保留身分特徵。`auto` 會為輸入選擇最合適的模型。
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- 輸出一律為 PNG 格式以達到最高品質。
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- 會在全解析度輸出旁一併產生 WebP 預覽，以加快前端顯示。
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- `strength` 參數會將增強後的臉部與原圖混合。使用較低數值（0.3-0.5）以獲得細微改善，較高數值（0.7-1.0）以獲得更強的修復。
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- 透過自動解碼支援 HEIC/HEIF、RAW、TGA、PSD、EXR 與 HDR 輸入格式。
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