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SnapOtter/apps/docs/hi/tools/image/erase-object.md
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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

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash
description i18n_source_hash i18n_provenance i18n_output_hash
AI इनपेंटिंग (LaMa) के साथ छवियों से अवांछित वस्तुओं को हटाएँ, मिटाने वाले क्षेत्र के मास्क द्वारा निर्देशित। 8e2e42a5e4f9 human b95f28ea1761

Object Eraser

AI इनपेंटिंग (LaMa मॉडल) का उपयोग करके छवियों से अवांछित वस्तुओं को हटाएँ। एक छवि और मिटाने वाले क्षेत्र को इंगित करने वाला एक मास्क स्वीकार करता है।

API Endpoint

POST /api/v1/tools/image/erase-object

Processing: अतुल्यकालिक (202 लौटाता है, SSE के माध्यम से स्थिति के लिए /api/v1/jobs/{jobId}/progress पर पोल करें)

Model bundle: object-eraser-colorize (1-2 GB)

Parameters

Parameter Type Required Default Description
file file Yes - स्रोत छवि फ़ाइल (मल्टीपार्ट)
mask file Yes - मास्क छवि (सफ़ेद = मिटाने का क्षेत्र, काला = रखें)। फ़ील्डनाम mask के साथ अपलोड किया जाना चाहिए
format string No "auto" आउटपुट फ़ॉर्मेट: auto, png, jpg, jpeg, webp, tiff, gif, avif, heic, heif, jxl
quality integer No 95 आउटपुट गुणवत्ता (1-100)

Example Request

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/erase-object \
  -F "file=@photo.jpg" \
  -F "mask=@mask.png" \
  -F "format=png" \
  -F "quality=95"

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":"Inpainting...","percent":70}

Final Result (via SSE)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/photo_erased.png",
    "previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
    "originalSize": 245000,
    "processedSize": 230000
  }
}

Notes

  • object-eraser-colorize मॉडल बंडल का स्थापित होना आवश्यक है (1-2 GB)।
  • मास्क का स्रोत छवि के समान आयाम होना चाहिए। सफ़ेद पिक्सेल मिटाने वाले क्षेत्रों को इंगित करते हैं; AI उन्हें प्रशंसनीय सामग्री से भरता है।
  • उच्च-गुणवत्ता वाली वस्तु हटाने के लिए LaMa (Large Mask Inpainting) का उपयोग करता है।
  • गैर-ब्राउज़र-पूर्वावलोकन योग्य आउटपुट फ़ॉर्मेट के लिए, मुख्य आउटपुट के साथ एक WebP पूर्वावलोकन उत्पन्न किया जाता है।
  • स्वचालित डिकोडिंग के माध्यम से HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, और HDR इनपुट फ़ॉर्मेट का समर्थन करता है।