mirror of https://github.com/snapotter-hq/SnapOtter.git synced 2026-08-03 07:46:42 +02:00

Files

T

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

3.0 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Odrestauruj i wyostrz rozmyte lub niskiej jakości twarze na obrazach za pomocą modeli AI GFPGAN i CodeFormer.	7f9f6af8ebda	human	0467760d4ebc

Poprawa twarzy

Odrestauruj i popraw twarze na obrazach za pomocą modeli AI (GFPGAN/CodeFormer).

Punkt końcowy API

POST /api/v1/tools/image/enhance-faces

Przetwarzanie: asynchroniczne (zwraca 202, odpytuj /api/v1/jobs/{jobId}/progress o status przez SSE)

Pakiety modeli: upscale-enhance (5-6 GB) oraz face-detection (200-300 MB)

Parametry

Parametr	Typ	Wymagany	Domyślnie	Opis
file	file	Tak	-	Plik obrazu (multipart)
model	string	Nie	`"auto"`	Model do użycia: `auto`, `gfpgan`, `codeformer`
strength	number	Nie	`0.8`	Siła poprawy (0-1). Wyższe wartości dają silniejszą poprawę
onlyCenterFace	boolean	Nie	`false`	Popraw tylko najbardziej centralną/wyeksponowaną twarz
sensitivity	number	Nie	`0.5`	Czułość wykrywania twarzy (0-1)

Przykładowe żądanie

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/enhance-faces \
  -F "file=@portrait.jpg" \
  -F 'settings={"model":"codeformer","strength":0.7,"onlyCenterFace":false}'

Odpowiedź

Odpowiedź początkowa (202 Accepted)

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

Postęp (SSE pod `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`)

event: progress
data: {"phase":"processing","stage":"Enhancing faces...","percent":60}

Wynik końcowy (przez SSE)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/portrait_enhanced.png",
    "previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
    "originalSize": 350000,
    "processedSize": 600000,
    "facesDetected": 2,
    "faces": [
      {"x": 120, "y": 80, "w": 100, "h": 100},
      {"x": 350, "y": 90, "w": 95, "h": 95}
    ],
    "model": "codeformer"
  }
}

Uwagi

Wymaga zarówno pakietu modelu upscale-enhance (5-6 GB), jak i pakietu modelu face-detection (200-300 MB).
GFPGAN daje bardziej agresywną poprawę; CodeFormer lepiej zachowuje tożsamość. auto wybiera najlepszy model dla danego wejścia.
Wynik ma zawsze format PNG dla maksymalnej jakości.
Obok wyniku w pełnej rozdzielczości generowany jest podgląd WebP, aby przyspieszyć wyświetlanie w interfejsie.
Parametr strength miesza poprawioną twarz z oryginałem. Użyj niższych wartości (0.3-0.5) dla subtelnych poprawek, wyższych (0.7-1.0) dla silniejszej restauracji.
Obsługuje formaty wejściowe HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR i HDR poprzez automatyczne dekodowanie.

3.0 KiB Raw Blame History