接口11：发际线生发（接口9遮罩 + change_hair换发型/区域生发 + 按遮罩羽化贴回）+ 分步可视化测试页

- 端点 POST /api/v1/hairline/grow（app.py，纯新增，不影响接口1-5）
- 编排模块 face_analysis/hairline_grow.py：复用接口9 遮罩 → HTTP 调 change_hair(8801) → 按遮罩贴回
- 双生成后端 gen_backend：swaphair(换发型LoRA) / hairgrow(区域生发inpaint)
- swap_mode：ext_mask(接口9遮罩作换发型遮罩) / as_is；融合 feather/alpha_gradient/seamless
- 参数全在测试页可调；可视化按算法文档4步：最终遮罩→生成全帧→严格贴回→接缝融合
- 附启停脚本 scripts/restart_if11_backends.sh、算法文档、测试图

注：change_hair 侧 swapHair 的 ext_mask/denoising_strength 改造在 change_hair 仓库，向后兼容。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

app.py

@@ -1232,6 +1232,79 @@ async def head_band(
         return err(1007, f"处理失败：{ex}")
 
 
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 接口 11：发际线生发（接口9 遮罩 + change_hair 换发型 + 按遮罩羽化贴回）
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+@app.post(
+    "/api/v1/hairline/grow",
+    summary="接口11 发际线生发",
+    tags=["生发"],
+    description=f"""
+输入一张**发际线较高 / 头发稀少**的正脸图 + **发际线类型 ID**（= change_hair 的 `hair_id`，
+如 `chang_tuoyuan`/`chang_bolang`/`chang_zhixian`/`chang_xinxing`/`chang_huaban`），
+输出同一个人、同一发型、按该发际线类型压低发际线后的图片，并返回**每一步可视化**。
+
+管线（见 `docs/发际线增强算法.md`）：
+1. 用接口9 算法算头发遮罩（含额头闭合区域，外缘内缩 `erode_cm`）。`seg_model` 选
+   BiSeNet/SegFormer，`mask_type` 选 eroded(内缩)/closed(闭合区域)。
+2. 调 change_hair 换发型服务生成该发际线类型图（返回图已与原图同分辨率同对齐）。
+   `swap_mode=ext_mask`：把接口9 遮罩作为 `ext_mask` 传给换发型，webui 精确重绘该区域
+   （忠于算法文档）；`swap_mode=as_is`：不改换发型，贴回时再裁到接口9 遮罩。
+3. 严格按接口9 遮罩把生成图贴回原图（遮罩外=原图不动）。
+4. 接缝融合：`blend_method` 选 feather(高斯羽化)/alpha_gradient(距离变换内渐变)/
+   seamless(泊松无缝克隆)；`feather_px`、`edge_erode_px` 控制过渡细节。
+
+{_image_fields_desc}
+
+返回 `data.steps` 含 `input`/`baseline`/`hair_mask`/`mask_overlay`/`mask`/`swap_raw`/
+`alpha`/`final` 各步图（`*_base64`，经网关改写为 `*_url`）。
+""",
+)
+async def hairline_grow(
+    image_file: Optional[UploadFile] = File(default=None, description="上传图片文件（JPG/PNG）"),
+    image_url: Optional[str] = Form(default=None, description="图片 URL"),
+    image_base64: Optional[str] = Form(default=None, description="图片 base64（需带 data:image/...;base64, 前缀）"),
+    hairline_id: str = Form(..., description="发际线类型 ID（= change_hair hair_id，如 chang_tuoyuan）"),
+    gen_backend: str = Form(default="swaphair", description="生成后端：swaphair(换发型LoRA) | hairgrow(区域生发inpaint，压低发际线)（默认 swaphair）"),
+    hairgrow_strength: float = Form(default=0.75, description="区域生发强度（仅 hairgrow 后端），默认 0.75"),
+    is_hr: bool = Form(default=False, description="高清模式（换发型输出 1152×1536，否则 576×768）"),
+    seg_model: str = Form(default="segformer", description="头发分割模型：bisenet | segformer（默认 segformer）"),
+    mask_type: str = Form(default="eroded", description="遮罩类型：eroded(内缩) | closed(闭合区域)（默认 eroded）"),
+    erode_cm: float = Form(default=1.2, description="遮罩外缘朝中心151内缩距离（厘米，同接口9），默认 1.2"),
+    swap_mode: str = Form(default="ext_mask", description="换发型取图模式：ext_mask(改造换发型用接口9遮罩) | as_is(不改换发型，贴回再裁)（默认 ext_mask）"),
+    blend_method: str = Form(default="feather", description="接缝融合：feather(高斯羽化) | alpha_gradient(距离渐变) | seamless(泊松无缝)（默认 feather）"),
+    feather_px: int = Form(default=15, description="羽化/渐变过渡宽度（像素），默认 15"),
+    edge_erode_px: int = Form(default=3, description="贴图前遮罩内缩像素（防边缘露皮/光晕），默认 3"),
+    denoising_strength: float = Form(default=0.6, description="换发型 webui 重绘强度（越大生发越激进），默认 0.6"),
+):
+    """接口11：发际线生发 + 分步可视化"""
+    raw, e = await resolve_image_bytes(image_file, image_url, image_base64)
+    if e is not None:
+        return e
+
+    image = cv2.imdecode(np.frombuffer(raw, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
+    if image is None:
+        return err(1008, "图片格式不支持（仅 JPG / PNG）")
+
+    try:
+        from fastapi.concurrency import run_in_threadpool
+        from face_analysis.hairline_grow import generate_hairline_grow, NoFaceError, SwapError
+        try:
+            data = await run_in_threadpool(
+                generate_hairline_grow, image, hairline_id, is_hr, seg_model,
+                mask_type, erode_cm, swap_mode, blend_method, feather_px, edge_erode_px,
+                denoising_strength, gen_backend, hairgrow_strength)
+        except NoFaceError:
+            return err(1001, "无法识别人像")
+        except SwapError as se:
+            return err(1007, f"换发型失败：{se}")
+        return ok(data)
+    except Exception as ex:  # noqa: BLE001
+        logger.exception("接口11 处理异常")
+        return err(1007, f"处理失败：{ex}")
+
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 健康检查
 # ---------------------------------------------------------------------------