물체 지우개

AI 인페인팅(LaMa 모델)을 사용하여 이미지에서 원치 않는 물체를 제거합니다. 이미지와 지울 영역을 나타내는 마스크를 받습니다.

API 엔드포인트

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

처리 방식: 비동기(202를 반환하고 SSE를 통해 상태를 확인하려면 /api/v1/jobs/{jobId}/progress을(를) 폴링)

모델 번들: object-eraser-colorize (1~2 GB)

매개변수

매개변수	유형	필수	기본값	설명
file	file	예	-	원본 이미지 파일(multipart)
mask	file	예	-	마스크 이미지(흰색 = 지울 영역, 검은색 = 유지). 필드 이름 mask(으)로 업로드해야 함
format	string	아니요	"auto"	출력 형식: auto, png, jpg, jpeg, webp, tiff, gif, avif, heic, heif, jxl
quality	integer	아니요	95	출력 품질(1~100)

요청 예시

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/erase-object \
  -F "[email protected]" \
  -F "[email protected]" \
  -F "format=png" \
  -F "quality=95"

응답

초기 응답 (202 Accepted)

{
  "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
  "async": true
}

진행 상황 (/api/v1/jobs/{jobId}/progress의 SSE)

event: progress
data: {"phase":"processing","stage":"Inpainting...","percent":70}

최종 결과 (SSE를 통해)

{
  "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
  }
}

참고 사항

• object-eraser-colorize 모델 번들이 설치되어 있어야 합니다(1~2 GB).
• 마스크는 원본 이미지와 동일한 치수여야 합니다. 흰색 픽셀은 지울 영역을 나타내며, AI가 그럴듯한 콘텐츠로 채웁니다.
• 고품질 물체 제거를 위해 LaMa(Large Mask Inpainting)를 사용합니다.
• 브라우저에서 미리 볼 수 없는 출력 형식의 경우, 주 출력과 함께 WebP 미리 보기가 생성됩니다.
• HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, HDR 입력 형식을 자동 디코딩으로 지원합니다.