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SnapOtterandGitHub 4963ab3bbd feat(docs-i18n): translate all documentation into 20 languages

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.

2026-07-11 13:52:47 +08:00

4.0 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Sharp와 AI 얼굴 인식을 사용해 이미지를 지능적으로 구성하는 피사체, 얼굴, 엔트로피 인식 자르기입니다.	acbe1439c6d8	human	e879f88e0fda

Smart Crop

피사체 인식, 얼굴 인식 또는 트림 기반 스마트 자르기입니다. Sharp의 attention/entropy 전략과 AI 얼굴 인식을 사용해 지능적으로 구도를 잡습니다.

API Endpoint

POST /api/v1/tools/image/smart-crop

Processing: 비동기 (202를 반환하며 SSE를 통해 상태를 확인하려면 /api/v1/jobs/{jobId}/progress을 폴링)

Model bundle: face-detection (200-300 MB) - face 모드에서만 필요

Parameters

Parameter	Type	Required	Default	Description
file	file	Yes	-	이미지 파일 (multipart)
mode	string	No	`"subject"`	자르기 모드: `subject`, `face`, `trim`. (레거시 값 `attention`와 `content`은 `subject`와 `trim`에 매핑됨)
strategy	string	No	`"attention"`	피사체 모드 전략: `attention` 또는 `entropy`
width	integer	No	-	목표 너비(픽셀)
height	integer	No	-	목표 높이(픽셀)
padding	integer	No	`0`	피사체 주위 여백 백분율 (0-50)
facePreset	string	No	`"head-shoulders"`	얼굴 구도 프리셋: `closeup`, `head-shoulders`, `upper-body`, `half-body`
sensitivity	number	No	`0.5`	얼굴 인식 감도 (0-1)
threshold	integer	No	`30`	배경 인식을 위한 트림 모드 임계값 (0-255)
padToSquare	boolean	No	`false`	트림된 결과를 정사각형으로 패딩
padColor	string	No	`"#ffffff"`	패딩용 배경색
targetSize	integer	No	-	패딩된 출력의 목표 크기(픽셀)
quality	integer	No	-	출력 품질 (1-100)

Example Request

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/smart-crop \
  -F "file=@portrait.jpg" \
  -F 'settings={"mode":"face","width":1080,"height":1080,"facePreset":"head-shoulders"}'

Response

Initial Response (202 Accepted)

{
  "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
  "async": true
}

Progress (SSE at `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`)

event: progress
data: {"phase":"processing","percent":50}

Final Result (via SSE)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/portrait_smartcrop.jpg",
    "originalSize": 500000,
    "processedSize": 320000
  }
}

Modes

Subject Mode

Sharp의 attention 또는 entropy 전략을 사용해 시각적으로 가장 흥미로운 영역을 찾아 그 주위를 자릅니다.

Face Mode

AI로 얼굴을 인식한 다음 지정된 facePreset를 사용해 인식된 얼굴 주위로 구도를 잡습니다. 얼굴이 인식되지 않으면 피사체 모드(attention 전략)로 폴백합니다.

Trim Mode

이미지에서 균일한 테두리/배경을 제거합니다. 선택적으로 지정된 배경색과 목표 크기로 결과를 정사각형으로 패딩합니다.

Notes

이 도구는 executionHint: "long"가 적용된 createToolRoute 팩토리를 사용하므로 SSE 진행 상황과 함께 202를 반환합니다.
얼굴 모드에는 face-detection 모델 번들(200-300 MB)이 필요합니다.
피사체 및 트림 모드는 AI 모델 번들 없이 작동합니다.
facePreset는 인식된 얼굴을 자르기가 얼마나 타이트하게 담는지 결정합니다: closeup가 가장 타이트하고 half-body가 가장 넓습니다.
너비/높이가 지정되지 않으면 기본값은 1080x1080입니다.

4.0 KiB Raw Blame History