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

2.9 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Pulihkan dan pertajam wajah buram atau berkualitas rendah dalam gambar dengan model AI GFPGAN dan CodeFormer.	7f9f6af8ebda	human	66445313eca4

Peningkatan Wajah

Pulihkan dan tingkatkan wajah dalam gambar menggunakan model AI (GFPGAN/CodeFormer).

API Endpoint

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

Pemrosesan: Asinkron (mengembalikan 202, polling /api/v1/jobs/{jobId}/progress untuk status via SSE)

Model bundle: upscale-enhance (5-6 GB) dan face-detection (200-300 MB)

Parameter

Parameter	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
file	file	Ya	-	File gambar (multipart)
model	string	Tidak	`"auto"`	Model yang digunakan: `auto`, `gfpgan`, `codeformer`
strength	number	Tidak	`0.8`	Kekuatan peningkatan (0-1). Nilai lebih tinggi menghasilkan peningkatan lebih kuat
onlyCenterFace	boolean	Tidak	`false`	Hanya tingkatkan wajah yang paling sentral/menonjol
sensitivity	number	Tidak	`0.5`	Sensitivitas deteksi wajah (0-1)

Contoh Permintaan

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}'

Respons

Respons Awal (202 Accepted)

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

Progres (SSE di `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`)

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

Hasil Akhir (via 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"
  }
}

Catatan

Memerlukan model bundle upscale-enhance (5-6 GB) dan model bundle face-detection (200-300 MB).
GFPGAN menghasilkan peningkatan yang lebih agresif; CodeFormer lebih baik mempertahankan identitas. auto memilih model terbaik untuk input.
Output selalu berformat PNG untuk kualitas maksimal.
Pratinjau WebP dihasilkan bersama output resolusi penuh untuk tampilan frontend yang lebih cepat.
Parameter strength memadukan wajah yang ditingkatkan dengan aslinya. Gunakan nilai lebih rendah (0.3-0.5) untuk perbaikan halus, nilai lebih tinggi (0.7-1.0) untuk restorasi lebih kuat.
Mendukung format input HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, dan HDR melalui dekode otomatis.

2.9 KiB Raw Blame History