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

3.1 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
GFPGAN ve CodeFormer AI modelleriyle görüntülerdeki bulanık veya düşük kaliteli yüzleri geri yükleyin ve keskinleştirin.	7f9f6af8ebda	human	8d35bc621921

Yüz İyileştirme

AI modelleri (GFPGAN/CodeFormer) kullanarak görüntülerdeki yüzleri geri yükleyin ve iyileştirin.

API Uç Noktası

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

İşleme: Eşzamansız (202 döndürür, durum için SSE aracılığıyla /api/v1/jobs/{jobId}/progress yoklaması yapın)

Model paketleri: upscale-enhance (5-6 GB) ve face-detection (200-300 MB)

Parametreler

Parametre	Tür	Zorunlu	Varsayılan	Açıklama
file	file	Evet	-	Görüntü dosyası (çok parçalı)
model	string	Hayır	`"auto"`	Kullanılacak model: `auto`, `gfpgan`, `codeformer`
strength	number	Hayır	`0.8`	İyileştirme gücü (0-1). Daha yüksek değerler daha güçlü iyileştirme üretir
onlyCenterFace	boolean	Hayır	`false`	Yalnızca en merkezi/belirgin yüzü iyileştir
sensitivity	number	Hayır	`0.5`	Yüz algılama duyarlılığı (0-1)

Örnek İstek

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}'

Yanıt

İlk Yanıt (202 Accepted)

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

İlerleme (`/api/v1/jobs/{jobId}/progress` konumunda SSE)

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

Nihai Sonuç (SSE aracılığıyla)

{
  "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"
  }
}

Notlar

Hem upscale-enhance model paketini (5-6 GB) hem de face-detection model paketini (200-300 MB) gerektirir.
GFPGAN daha agresif iyileştirme üretir; CodeFormer kimliği daha iyi korur. auto, giriş için en iyi modeli seçer.
Çıktı, maksimum kalite için her zaman PNG biçimindedir.
Daha hızlı ön uç görüntüleme için tam çözünürlüklü çıktının yanı sıra bir WebP önizlemesi oluşturulur.
strength parametresi, iyileştirilmiş yüzü orijinaliyle harmanlar. İnce iyileştirmeler için daha düşük değerler (0.3-0.5), daha güçlü geri yükleme için daha yüksek değerler (0.7-1.0) kullanın.
Otomatik çözme yoluyla HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR ve HDR giriş biçimlerini destekler.

3.1 KiB Raw Blame History Unescape Escape