Face Enhancement

AI मॉडल (GFPGAN/CodeFormer) का उपयोग करके छवियों में चेहरों को पुनर्स्थापित और उन्नत करें।

API Endpoint

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

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

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

Parameters

Parameter	Type	Required	Default	Description
file	file	Yes	-	छवि फ़ाइल (मल्टीपार्ट)
model	string	No	"auto"	उपयोग करने के लिए मॉडल: auto, gfpgan, codeformer
strength	number	No	0.8	उन्नयन शक्ति (0-1)। उच्च मान अधिक प्रबल उन्नयन उत्पन्न करते हैं
onlyCenterFace	boolean	No	false	केवल सबसे केंद्रीय/प्रमुख चेहरे को उन्नत करें
sensitivity	number	No	0.5	चेहरा पहचान संवेदनशीलता (0-1)

Example Request

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/enhance-faces \
  -F "[email protected]" \
  -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

• upscale-enhance मॉडल बंडल (5-6 GB) और face-detection मॉडल बंडल (200-300 MB) दोनों आवश्यक हैं।
• GFPGAN अधिक आक्रामक उन्नयन उत्पन्न करता है; CodeFormer पहचान को बेहतर संरक्षित करता है। auto इनपुट के लिए सर्वोत्तम मॉडल का चयन करता है।
• अधिकतम गुणवत्ता के लिए आउटपुट हमेशा PNG फ़ॉर्मेट होता है।
• तेज़ फ़्रंटएंड प्रदर्शन के लिए पूर्ण-विभेदन आउटपुट के साथ एक WebP पूर्वावलोकन उत्पन्न किया जाता है।
• strength पैरामीटर उन्नत चेहरे को मूल के साथ मिश्रित करता है। सूक्ष्म सुधारों के लिए कम मान (0.3-0.5), प्रबल पुनर्स्थापना के लिए उच्च मान (0.7-1.0) का उपयोग करें।
• स्वचालित डिकोडिंग के माध्यम से HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, और HDR इनपुट फ़ॉर्मेट का समर्थन करता है।