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

4.0 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
Восстановление и повышение резкости размытых или низкокачественных лиц на изображениях с помощью ИИ-моделей GFPGAN и CodeFormer.	7f9f6af8ebda	human	7472ebac6bc2

Улучшение лиц

Восстанавливайте и улучшайте лица на изображениях с помощью ИИ-моделей (GFPGAN/CodeFormer).

Конечная точка API

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

Обработка: Асинхронная (возвращает 202, опрашивайте /api/v1/jobs/{jobId}/progress для получения статуса через SSE)

Пакеты моделей: upscale-enhance (5-6 ГБ) и face-detection (200-300 МБ)

Параметры

Параметр	Тип	Обязательный	По умолчанию	Описание
file	file	Да	-	Файл изображения (multipart)
model	string	Нет	`"auto"`	Используемая модель: `auto`, `gfpgan`, `codeformer`
strength	number	Нет	`0.8`	Сила улучшения (0-1). Более высокие значения дают более сильное улучшение
onlyCenterFace	boolean	Нет	`false`	Улучшать только самое центральное/заметное лицо
sensitivity	number	Нет	`0.5`	Чувствительность обнаружения лиц (0-1)

Пример запроса

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}'

Ответ

Первоначальный ответ (202 Accepted)

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

Прогресс (SSE по адресу `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`)

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

Итоговый результат (через 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"
  }
}

Примечания

Требует как пакета модели upscale-enhance (5-6 ГБ), так и пакета модели face-detection (200-300 МБ).
GFPGAN даёт более агрессивное улучшение; CodeFormer лучше сохраняет идентичность. auto выбирает лучшую модель для входных данных.
Вывод всегда в формате PNG для максимального качества.
Наряду с полноразмерным выводом создаётся предпросмотр WebP для более быстрого отображения во фронтенде.
Параметр strength смешивает улучшенное лицо с оригиналом. Используйте меньшие значения (0.3-0.5) для тонких улучшений, более высокие значения (0.7-1.0) для более сильного восстановления.
Поддерживает входные форматы HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR и HDR через автоматическое декодирование.

4.0 KiB Raw Blame History