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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.
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description: "使用 GFPGAN 和 CodeFormer AI 模型修复并锐化图片中模糊或低质量的人脸。"
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i18n_source_hash: 7f9f6af8ebda
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i18n_provenance: human
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i18n_output_hash: e599fd8468f7
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# 人脸增强 {#face-enhancement}
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使用 AI 模型（GFPGAN/CodeFormer）修复并增强图片中的人脸。
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## API 端点 {#api-endpoint}
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`POST /api/v1/tools/image/enhance-faces`
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**处理方式：** 异步（返回 202，通过 SSE 轮询 `/api/v1/jobs/{jobId}/progress` 获取状态）
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**模型包：** `upscale-enhance`（5-6 GB）和 `face-detection`（200-300 MB）
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## 参数 {#parameters}
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| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
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|-----------|------|----------|---------|-------------|
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| file | file | 是 | - | 图片文件（multipart） |
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| model | string | 否 | `"auto"` | 使用的模型：`auto`、`gfpgan`、`codeformer` |
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| strength | number | 否 | `0.8` | 增强强度（0-1）。值越高增强越强 |
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| onlyCenterFace | boolean | 否 | `false` | 仅增强最居中/最突出的人脸 |
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| sensitivity | number | 否 | `0.5` | 人脸检测灵敏度（0-1） |
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## 请求示例 {#example-request}
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```bash
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curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/enhance-faces \
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-F "file=@portrait.jpg" \
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-F 'settings={"model":"codeformer","strength":0.7,"onlyCenterFace":false}'
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```
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## 响应 {#response}
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### 初始响应（202 Accepted） {#initial-response-202-accepted}
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```json
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{
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"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
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"async": true
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}
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```
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### 进度（SSE 位于 `/api/v1/jobs/{jobId}/progress`） {#progress-sse-at-api-v1-jobs-jobid-progress}
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```
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event: progress
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data: {"phase":"processing","stage":"Enhancing faces...","percent":60}
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```
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### 最终结果（通过 SSE） {#final-result-via-sse}
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```json
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{
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"phase": "complete",
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"percent": 100,
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"result": {
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"jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
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"downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/portrait_enhanced.png",
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"previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
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"originalSize": 350000,
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"processedSize": 600000,
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"facesDetected": 2,
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"faces": [
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{"x": 120, "y": 80, "w": 100, "h": 100},
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{"x": 350, "y": 90, "w": 95, "h": 95}
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],
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"model": "codeformer"
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}
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}
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```
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## 注意事项 {#notes}
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- 需要同时安装 `upscale-enhance` 模型包（5-6 GB）和 `face-detection` 模型包（200-300 MB）。
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- GFPGAN 产生更激进的增强；CodeFormer 更好地保留身份特征。`auto` 会为输入选择最佳模型。
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- 输出始终为 PNG 格式，以获得最高质量。
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- 会在全分辨率输出旁一并生成 WebP 预览，以加快前端显示。
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- `strength` 参数将增强后的人脸与原始人脸混合。使用较低的值（0.3-0.5）获得细微改善，使用较高的值（0.7-1.0）获得更强的修复。
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- 通过自动解码支持 HEIC/HEIF、RAW、TGA、PSD、EXR 和 HDR 输入格式。
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