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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

5.8 KiB

Raw Blame History

description, i18n_source_hash, i18n_provenance, i18n_output_hash

description	i18n_source_hash	i18n_provenance	i18n_output_hash
पुनर्स्थापना, फेस एन्हांसमेंट और रंग के लिए एक AI पाइपलाइन के साथ पुरानी फ़ोटो पर खरोंच, दरार और क्षति की मरम्मत करें।	3de13284216c	human	ad345e8fad97

Photo Restoration

एक मल्टी-स्टेप AI पाइपलाइन का उपयोग करके पुरानी फ़ोटो पर खरोंच, दरार और क्षति को ठीक करें। स्क्रैच रिपेयर, फेस एन्हांसमेंट, डिनॉइज़िंग और वैकल्पिक कलराइज़ेशन को संयोजित करता है।

API Endpoint

POST /api/v1/tools/image/restore-photo

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

Model bundle: photo-restoration (4-5 GB)

Parameters

Parameter	Type	Required	Default	Description
file	file	Yes	-	इमेज फ़ाइल (multipart)
scratchRemoval	boolean	No	`true`	खरोंच और सतही क्षति हटाएँ
faceEnhancement	boolean	No	`true`	पुनर्स्थापित फ़ोटो में चेहरों को बेहतर बनाएँ
fidelity	number	No	`0.7`	फेस एन्हांसमेंट निष्ठा (0-1)। उच्च मान मूल विशेषताओं को अधिक संरक्षित करते हैं
denoise	boolean	No	`true`	पुनर्स्थापित परिणाम पर डिनॉइज़िंग लागू करें
denoiseStrength	number	No	`25`	डिनॉइज़िंग की तीव्रता (0-100)
colorize	boolean	No	`false`	पुनर्स्थापित फ़ोटो को कलराइज़ करें (ग्रेस्केल इमेज के लिए)
colorizeStrength	number	No	`85`	कलराइज़ेशन तीव्रता (0-100)

Example Request

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/restore-photo \
  -F "file=@damaged-old-photo.jpg" \
  -F 'settings={"scratchRemoval":true,"faceEnhancement":true,"fidelity":0.6,"colorize":true}'

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":"Removing scratches...","percent":30}

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}/damaged-old-photo_restored.jpg",
    "previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
    "originalSize": 200000,
    "processedSize": 350000,
    "width": 1200,
    "height": 900,
    "steps": ["scratch_removal", "face_enhancement", "denoise", "colorize"],
    "scratchCoverage": 12.5,
    "facesEnhanced": 2,
    "isGrayscale": true,
    "colorized": true
  }
}

Notes

photo-restoration मॉडल बंडल का इंस्टॉल होना आवश्यक है (4-5 GB)।
पाइपलाइन कई AI चरणों को क्रमिक रूप से चलाती है: स्क्रैच रिपेयर, फेस एन्हांसमेंट (GFPGAN), डिनॉइज़िंग, और वैकल्पिक रूप से कलराइज़ेशन।
परिणाम में steps सरणी यह दर्शाती है कि कौन से प्रोसेसिंग चरण वास्तव में निष्पादित किए गए।
scratchCoverage इमेज क्षेत्र का अनुमानित प्रतिशत है जिसमें स्क्रैच क्षति थी।
fidelity नियंत्रित करता है कि मूल स्वरूप को संरक्षित करने की तुलना में चेहरों को कितनी दृढ़ता से बेहतर बनाया जाए। निम्न मान अधिक आक्रामक एन्हांसमेंट उत्पन्न करते हैं; उच्च मान अधिक रूढ़िवादी होते हैं।
colorize विकल्प स्वतः पता लगाता है कि इमेज ग्रेस्केल है या नहीं। परिणाम में isGrayscale फ़्लैग इस पहचान की पुष्टि करता है।
आउटपुट प्रारूप स्वतः इनपुट प्रारूप से मेल खाता है।
स्वचालित डिकोडिंग के माध्यम से HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, HDR और AVIF इनपुट प्रारूपों का समर्थन करता है।

5.8 KiB Raw Blame History