PNG Transparency Fixer

偽の透過PNGをワンクリックで修正します。AIマッティング（BiRefNet HR Mattingモデル）を用いて本物のアルファ透過を生成し、後処理のフリンジ除去でエッジをクリーンアップします。

API Endpoint

POST /api/v1/tools/image/transparency-fixer

処理: 非同期（202を返し、/api/v1/jobs/{jobId}/progressをSSEでポーリングしてステータスを取得）

モデルバンドル: background-removal（4〜5 GB）

Parameters

Parameter	Type	Required	Default	Description
file	file	Yes	-	画像ファイル（multipart）
defringe	number	No	30	フリンジ除去の強度（0〜100）。エッジ周辺の半透明なフリンジピクセルを除去します
outputFormat	string	No	"png"	出力フォーマット: pngまたはwebp
removeWatermark	boolean	No	false	ウォーターマーク除去の前処理（メディアンフィルター）を適用します

Example Request

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/transparency-fixer \
  -F "[email protected]" \
  -F 'settings={"defringe":40,"outputFormat":"png"}'

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":"Processing transparency...","percent":50}

Final Result (via SSE)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/fake-transparent_fixed.png",
    "originalSize": 180000,
    "processedSize": 150000,
    "filename": "fake-transparent.png"
  }
}

Notes

• background-removalモデルバンドルのインストールが必要です（4〜5 GB）。
• 高品質なアルファマッティングの主モデルとしてbirefnet-hr-mattingを使用します。HRモデルがメモリ不足になった場合はbirefnet-generalにフォールバックします。
• defringeオプションは、AIマッティングが髪、毛、細かなエッジの周囲にときどき残す半透明のフリンジピクセルを除去します。アルファチャンネルをぼかし、信頼度の低いピクセルをゼロにすることで機能します。
• removeWatermarkオプションは、メディアンフィルターの前処理ステップを適用します。これは基本的なウォーターマーク低減であり、専用のウォーターマーク除去ツールではありません。
• 出力はPNGまたは可逆WebPのみです（どちらもアルファ透過をサポートします）。
• HEIC/HEIF、RAW、TGA、PSD、EXR、HDRの入力フォーマットに、自動デコードで対応します。