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

3.7 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Відновлюйте та підвищуйте різкість розмитих або низькоякісних облич на зображеннях за допомогою AI-моделей GFPGAN та CodeFormer.	7f9f6af8ebda	human	167d4dd5e490

Face Enhancement

Відновлюйте та покращуйте обличчя на зображеннях за допомогою AI-моделей (GFPGAN/CodeFormer).

API Endpoint

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

Processing: Асинхронна (повертає 202, опитуйте /api/v1/jobs/{jobId}/progress для отримання статусу через SSE)

Model bundles: upscale-enhance (5-6 GB) та face-detection (200-300 MB)

Parameters

Parameter	Type	Required	Default	Description
file	file	Yes	-	Файл зображення (multipart)
model	string	No	`"auto"`	Модель для використання: `auto`, `gfpgan`, `codeformer`
strength	number	No	`0.8`	Сила покращення (0-1). Вищі значення дають сильніше покращення
onlyCenterFace	boolean	No	`false`	Покращувати лише найбільш центральне/помітне обличчя
sensitivity	number	No	`0.5`	Чутливість виявлення облич (0-1)

Example Request

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}'

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","stage":"Enhancing faces...","percent":60}

Final Result (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"
  }
}

Notes

Потрібні обидва пакети моделей: upscale-enhance (5-6 GB) та face-detection (200-300 MB).
GFPGAN дає агресивніше покращення; CodeFormer краще зберігає ідентичність. auto обирає найкращу модель для вхідних даних.
Вивід завжди у форматі PNG для максимальної якості.
Поряд із виводом повної роздільної здатності генерується попередній перегляд WebP для швидшого відображення у фронтенді.
Параметр strength змішує покращене обличчя з оригіналом. Використовуйте нижчі значення (0.3-0.5) для м'яких покращень, вищі значення (0.7-1.0) для сильнішого відновлення.
Підтримує вхідні формати HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR та HDR через автоматичне декодування.

3.7 KiB Raw Blame History