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>

docs/发际线增强算法.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+第一步 使用接口9 头发遮罩生成 的算法获取 mask
+第二部 改造 /home/xsl/change_hair 换发型的工作流， 换发型的参考文档在这里 /home/xsl/change_hair/docs/换发型集成文档.md
+1、原始换发型工作的遮罩用第一步算出来的遮罩
+2、然后换发型得到遮罩区域发际线的图片。
+3、严格按照遮罩区域把图片贴回到原图上面。
+4、贴图的时候融合贴图边缘和原图的接缝，可以采用羽化算法或者渐变alpha混合的算法，目的就是边缘要和原图过渡自然。 这里通过传入各种参数可以控制选哪种算法和控制过渡细节。
+最后一步返回生成特定样式的图片。