Aprimorar imagens

🤖/image/enhance aprimora imagens automaticamente ajustando níveis, contraste e nitidez e, opcionalmente, aplica predefinições de filtros fotográficos.

Exemplo de uso

{
  "steps": {
    "enhanced_ai": {
      "ai_preset": "restore",
      "engine": "ai",
      "robot": "/image/enhance",
      "use": ":original"
    },
    "enhanced_classic": {
      "enhance": "auto",
      "preset": "vivid",
      "robot": "/image/enhance",
      "use": ":original"
    }
  }
}

Parâmetros

• interpolate

  boolean | Record<string, boolean>

  Controla se as Assembly Variables são interpoladas em campos individuais de instruções.

  Por padrão, a maioria dos campos de instruções dos Robots interpola Assembly Variables. Defina isso como false para tratar todos os campos de instruções como texto literal, ou defina o caminho de um campo individual como false para tratar apenas esse campo como texto literal. Para campos específicos de um Robot que são literais por padrão, defina isso como true ou defina o caminho desse campo como true para voltar a usar a interpolação.

  Use nomes de campos como path ou caminhos com pontos como ffmpeg.vf para objetos aninhados.

• output_meta

  Record<string, boolean> | boolean | Array<string>

  Permite especificar um conjunto de metadados cujo cálculo é mais custoso para a CPU e que, por isso, vem desativado por padrão para manter o processamento das suas Assemblies rápido.

  Para imagens, você pode adicionar "has_transparency": true neste objeto para extrair se a imagem contém partes transparentes e "dominant_colors": true para extrair um array de códigos de cores hexadecimais da imagem.

  Para imagens, você também pode adicionar "blurhash": true para extrair uma string BlurHash⁠, uma representação compacta de um placeholder da imagem, útil para exibir uma prévia desfocada enquanto a imagem completa carrega.

  Para imagens, "thumbhash": true em vez disso extrai um ThumbHash⁠ codificado em base64 em meta.thumbhash, junto com meta.has_alpha (se existe um canal alfa, mesmo quando totalmente opaco). Ele descreve pixels orientados por EXIF e usa o primeiro quadro de imagens animadas. A extração é feita em regime de melhor esforço: imagens acima de 40 megapixels, formatos não suportados ou uma decodificação com falha/limitada não geram placeholder. Uma extração bem-sucedida adiciona uma cobrança de metadados equivalente a 20% dos bytes desse arquivo. Nenhuma sobretaxa de ThumbHash se aplica quando desativado ou quando nenhum hash é gerado.

  Defina essa opção no Step que produz a imagem, como /upload/handle para originais enviados por upload ou /image/resize para saídas processadas. Defini-la apenas em /transloadit/store não solicita a extração: o armazenamento preserva os metadados do produtor. O Transloadit Storage persiste um hash gerado com sua versão imutável e o retorna em resultados armazenados e em leituras nativas de ativos. Uploads diretos para o S3 não geram placeholders. Um placeholder contém informações da imagem, portanto proteja-o com os mesmos controles de acesso da imagem completa.

  Para vídeos, você pode adicionar o parâmetro "colorspace": true para extrair o espaço de cores do vídeo de saída.

  Para vídeos, você também pode adicionar "interlaced": true para detectar se o vídeo é entrelaçado. Isso combina a flag barata do ffprobe field_order com uma passagem de amostragem idet limitada sobre os primeiros quadros da origem, expondo interlaced, field_order e um objeto de diagnóstico interlace_detection em file.meta. Isso é computacionalmente caro e cobrado de acordo.

  Para áudio, você pode adicionar "mean_volume": true para obter um único valor que representa o volume médio do arquivo de áudio.

  Você também pode definir isso como false para pular a extração de metadados e acelerar a transcodificação.

• user_meta

  Record<string, any>(padrão: {})

  Adiciona metadados JSON personalizados a cada arquivo emitido sem modificar seu conteúdo. Objetos e arrays aninhados são suportados.

  A herança depende do Robot. Os valores são mesclados com o user_meta existente no arquivo de saída; o Step atual substitui as chaves de nível superior com o mesmo nome. Atribua explicitamente as chaves necessárias quando um Robot criar novas saídas.

  Nos Steps de processamento, ${file.*} se refere à primeira entrada e ${result.*} ao arquivo emitido. Os valores são avaliados para cada saída após a execução do Robot, antes da extração subsequente de metadados e do armazenamento temporário. Em :original, os valores são avaliados para cada upload antes da extração de metadados.

  Os Steps subsequentes leem ${file.user_meta.key}. Consulte Metadados personalizados para ver um exemplo completo e as regras de herança.

• result

  boolean(padrão: false)

  Se os resultados deste Step devem estar presentes no Assembly Status JSON

• queue

  batch

  Definir a fila como “batch” rebaixa manualmente a prioridade dos Jobs deste Step, para evitar o consumo de vagas prioritárias de Jobs em Jobs que não precisam de tempo zero de espera na fila

• force_accept

  boolean(padrão: false)

  Forçar um Robot a aceitar um tipo de arquivo que ele teria ignorado.

  Por padrão, os Robots ignoram arquivos que não conhecem. O 🤖/video/encode, por exemplo, ignora tranquilamente imagens de entrada.

  Com o parâmetro force_accept definido como true, você pode forçar os Robots a aceitar todos os arquivos enviados a eles. Isso normalmente leva a erros e só deve ser usado para depuração ou para lidar com casos extremos.

• ignore_errors

  boolean | Array<meta | execute>(padrão: [])

  Ignorar erros durante fases específicas do processamento.

  Definir isso como ["meta"] fará com que o Robot ignore erros durante a extração de metadados.

  Definir isso como ["execute"] fará com que o Robot ignore erros durante a fase principal de execução.

  Definir isso como true equivale a ["meta", "execute"] e fará com que erros sejam ignorados nas duas fases.

• use

  string | Array<string> | Array<object> | object

  Especifica quais Steps usar como entrada.

  • Você pode escolher qualquer nome para os Steps, exceto ":original" (reservado para uploads de usuários tratados pela Transloadit)
  • Você pode fornecer vários Steps como entrada usando arrays:

    {
      "use": [
        ":original",
        "encoded",
        "resized"
      ]
    }
    

  • Você também pode marcar os Steps de entrada com as para transmitir intenção semântica aos Robots:

    {
      "use": [
        {
          "name": ":original",
          "as": "image"
        },
        {
          "name": ":original",
          "as": "mask"
        }
      ]
    }
    

  Dica

  Provavelmente é tudo o que você precisa saber sobre use, mas você pode ver os casos de uso avançados.

• enhance

  auto | auto_gentle | auto_aggressive | none(padrão: "auto")

  O modo de aprimoramento automático. "auto" aplica níveis automáticos equilibrados, correção de gama e uma nitidez sutil. "auto_gentle" é mais conservador (bom para fotos que já estão razoáveis). "auto_aggressive" aplica normalização e contraste mais fortes. "none" ignora o aprimoramento automático (útil quando apenas um filtro predefinido é aplicado).

• preset

  none | warm | cool | vintage | vivid | matte | cinematic | mais 7 ↓(padrão: "none")

  Uma predefinição nomeada de gradação de cores a ser aplicada. É aplicada após o aprimoramento automático. Use "none" para não aplicar nenhuma predefinição.

  Predefinições disponíveis:

  • warm — Tons dourados quentes
  • cool — Tons frios puxados para o azul
  • vintage — Visual retrô desbotado com sombras quentes
  • vivid — Saturação e contraste realçados
  • matte — Pretos elevados para um visual de filme fosco
  • cinematic — Gradação cinematográfica em azul-petróleo e laranja
  • golden_hour — Brilho quente semelhante ao do pôr do sol
  • bw_dramatic — Preto e branco de alto contraste
  • bw_classic — Preto e branco clássico de filme
  • noir — Preto e branco escuro e melancólico
  • fade — Visual desbotado e lavado
  • pastel — Tons pastel suaves e dessaturados
  • teal_orange — Sombras em azul-petróleo e realces em laranja complementares

• engine

  classic | ai(padrão: "classic")

  Mecanismo de aprimoramento a ser usado.

  • "classic" usa ajustes e predefinições baseados no ImageMagick.
  • "ai" usa modelos de restauração por IA no Replicate (normalmente com latência e custo maiores do que o modo clássico).

• ai_preset

  restore | face_restore(padrão: "restore")

  Predefinição de aprimoramento por IA usada quando engine está definido como "ai":

  • restore — Restauração geral de imagens.
  • face_restore — Restauração de rostos com foco em retratos.

  O modo de IA não se destina ao aumento de resolução de imagens. Para um aumento de resolução dedicado, use 🤖/image/upscale.

• sharpen

  string | number(padrão: 0)

  Quantidade adicional de nitidez (0 = nenhuma, 10 = máxima). O modo de aprimoramento "auto" já aplica uma nitidez sutil; este parâmetro adiciona mais nitidez além dela.

• denoise

  string | number(padrão: 0)

  Intensidade da redução de ruído (0 = nenhuma, 10 = máxima). Útil para fotos com ISO alto.

• quality

  string | number(padrão: 92)

  Qualidade da imagem de saída. Um valor entre 1 e 100. O padrão é 92.

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