feat(接口99): 人脸特殊点检测 + 网关转发路由；文档同步至当前代码

- worker: POST /api/v1/face/special-points，60 个固定编号关键点（6组）
  + 5 个发际线特殊点（沿指定关键点方向射线步进，与 BiSeNet 头发 mask 首次相交；
  双射线取中点，left_left=mid(333→332, 298→284) 与右侧镜像）
- 网关: 同路径盲转发路由（调用频率低，维持转发不占网关依赖；
  响应无 *_base64 字段，改写逻辑天然跳过）
- 测试页 static/test_interface99.html：分组着色小点 + 点ID标注（可开关）
  + 发际线点大圆标签 + JSON 展示
- 文档: CLAUDE.md 重写至当前架构；实现说明/接口文档补接口 9~12/99 契约；
  网关待改动补 §7(9/10已加) §8(11/12待加) §9(接口99部署步骤)

CLAUDE.md

@@ -4,80 +4,100 @@ This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with co
 
 ## Overview
 
-"旷视五接口" — a FastAPI facial analysis API service providing 5 endpoints for face measurement, hair growth simulation (C-end and B-end), user feature extraction, and hairline PNG generation. Currently a **Mock v1**: all endpoints return hardcoded sample data; real ML logic is pending.
+旷视接口服务 — FastAPI 人像分析/生发服务，**一个仓库、两种部署角色**：
 
-- **Base URL (prod)**: `https://hair.xiangsilian.com`
-- **Swagger docs**: `https://hair.xiangsilian.com/docs`
-- **Internal**: uvicorn on `127.0.0.1:8000` behind nginx reverse proxy
+- **worker**（`app.py` + `face_analysis/` + `hairline/`）：跑真实算法（本地模型 + ComfyUI + change_hair），监听 `0.0.0.0:8187`。**本机（GPU 机）即 worker 角色**，不跑网关。
+- **网关**（`gateway/`）：外网机器上的薄反向代理，负责鉴权/健康检查/派发，并把 worker 返回的 `*_base64` 落盘改写为 `*_url`。接口4（豆包）在网关本机实现，不转发 worker。
+
+> 历史包袱：`app.py` 的 FastAPI `description` 和 `docs/接口文档.md` 部分示例仍写「Mock 第一版」字样，实际全部接口已是真实算法实现。**架构以 `docs/实现说明.md` 为准，契约以 `docs/接口文档.md` 为准。**
 
 ## Commands
 
 ```bash
-# Development server
-./venv/bin/uvicorn app:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload
+# ---- worker（本机）----
+./run_worker.sh                      # 后台启动（0.0.0.0:8187，日志 worker.log）
+FOREGROUND=1 ./run_worker.sh         # 前台调试
+./stop_worker.sh                     # 停止
+sudo systemctl restart hair-worker   # systemd 方式（生产）
+journalctl -u hair-worker -f
 
-# Or via the start script
-./start.sh
+# ---- 依赖服务（worker 之前要先起）----
+sudo systemctl start comfyui         # ComfyUI 127.0.0.1:8188（Flux-2 生图）
+cd /home/ubuntu/change_hair && bash start_all.sh start   # 换发型三件套 8801/32678/57860
 
-# Production (systemd)
-sudo systemctl restart hair
-sudo systemctl status hair
-journalctl -u hair -f
-
-# Install dependencies (uses Tencent Cloud PyPI mirror)
-./venv/bin/pip install -r requirements.txt
+# ---- 测试 ----
+./venv/bin/pytest tests/             # 单元测试（conftest 会准备 fixtures）
+./venv/bin/python -m hairline.comfyui tests/output/comfy_input.png   # 手动跑一次生发工作流
 ```
 
+依赖装在 `./venv`（Python 3.10，torch 2.7.1+cu128，RTX 4090 CUDA 可用）。`requirements.txt` 里的 torch 2.2.2/5090 注释是旧机器的记录，本机 venv 实际是 cu128 版。
+
 ## Architecture
 
-**Single-file app** — `app.py` (~555 lines) contains the entire server: FastAPI app creation, Pydantic models, all 5 endpoint handlers, and health check routes. There are no separate routers, services, or middleware modules.
+### 接口一览（worker 侧路由，`app.py`）
 
-### Endpoints
+| 接口 | 路径 | 实现位置 | 说明 |
+|------|------|----------|------|
+| 1 | `POST /api/v1/face/measure` | `face_analysis/` | 四庭七眼测量 + 标注 PNG |
+| 6 | `POST /api/v1/face/measure-v2` | 同上（`variant="v6"`） | 接口1 去顶庭变体 |
+| 2 | `POST /api/v1/hair/grow` | `hairline/service.py` | C端生发。**female 1..5** 走 change_hair swapHair + Flux-2 整帧重绘（接口12 final 管线）；**female 6/7 与 male 全部**走 ComfyUI `add_hair.json` inpaint |
+| 7 | `POST /api/v1/hair/grow-v2`（hidden/deprecated） | 同上 | 同接口2，用 `add_hair2.json` 工作流 |
+| 3 | `POST /api/v1/hair/grow-b` | `hairline/marker_detect.py` | B端马克笔划线生发（黑帽响应 + Dijkstra） |
+| 4 | `POST /api/v1/face/features` | worker 有实现；生产走**网关本机**（豆包） | 用户特征 |
+| 5 | `POST /api/v1/hairline/generate` | `hairline/service.py` | 发际线 PNG 三档（middle/high/low）+ 生发 |
+| 9 | `POST /api/v1/head/mask` | `face_analysis/head_mask.py` | 头发遮罩 + 分步可视化（BiSeNet/SegFormer 双路） |
+| 10 | `POST /api/v1/head/band` | `face_analysis/head_band.py` | 头部外缘膨胀带遮罩 |
+| 11 | `POST /api/v1/hairline/grow` | `face_analysis/hairline_grow.py` | 发际线生发（接口9 遮罩 + change_hair + 接缝融合），不含重绘 |
+| 12 | `POST /api/v1/hairline/grow_v2` | 同上 | 接口11 final + 发际线重绘带 → Flux-2 保色重绘 |
+| 12f | `POST /api/v1/hairline/grow_v2_final` | 同上（`_V2_FINAL_DEFAULTS`） | 精简版：仅图片 + hairline_id，取整帧重绘 |
+| 12f2 | `POST /api/v1/hairline/grow_v2_final_v2` | 同上 | 同上，取 B 局部加发+全脸美颜 |
+| 99 | `POST /api/v1/face/special-points` | `face_analysis/special_points.py` | 固定编号关键点 + 发际线特殊点（射线求交头发 mask）像素坐标 |
+| 代理 | `POST /api/swapHair/v1`、`/hairColor/v2` | httpx 转发 127.0.0.1:8801 | 解决测试页 CORS |
+| 工具 | `POST /api/v1/redraw` | `hairline/redraw.py` | 直接 ComfyUI 重绘（图+遮罩+prompt） |
+| 调试 | `POST /api/v1/debug/grow-timing`、`GET /api/v1/debug/hairline_log` | — | 免鉴权，分步计时/下载日志 |
 
-| Method | Path | Purpose |
-|--------|------|---------|
-| POST | `/api/v1/face/measure` | 四庭七眼 measurement + annotated PNG |
-| POST | `/api/v1/hair/grow` | C-end hair growth (user-facing) |
-| POST | `/api/v1/hair/grow-b` | B-end hair growth (doctor/operator, with marked image) |
-| POST | `/api/v1/face/features` | User facial feature analysis |
-| POST | `/api/v1/hairline/generate` | Hairline PNG generation |
-| GET | `/health` | Health check (excluded from OpenAPI schema) |
-| GET | `/` | Service info (excluded from OpenAPI schema) |
+配套测试页在 `static/test_interface{1..12}*.html`，经 `/static` 挂载。
 
-### Image input convention (all endpoints)
+### 关键模式
 
-Every endpoint accepts images via **exactly one** of three mutually exclusive fields:
-- `image_file` — multipart file upload (≤ 1 MB)
-- `image_url` — HTTP/HTTPS URL string
-- `image_base64` — base64 string with `data:image/...;base64,` prefix
+- **统一信封**：`ok(data)` / `err(code, message)` 构造 `{code, message, request_id, data}`；业务错误 HTTP 一律 200。错误码：1001 无人像 / 1002 分辨率低 / 1003 非正面 / 1004 gender 非法 / 1005 多人 / 1006 >1MB / 1007 参数或处理失败 / 1008 格式不支持。
+- **图片三选一**：每个接口 `image_file`(multipart) / `image_url` / `image_base64`（带 `data:` 前缀）严格互斥，由 `resolve_image_bytes()` 统一处理（0 个或多个 → 1007）。接口3 是 `marked_image_*`。
+- **阻塞算法进线程池**：所有推理 handler 用 `run_in_threadpool(...)`，避免卡事件循环。
+- **内网鉴权**：HTTP 中间件校验 `/api/*` 的 `X-Internal-Token` 头，密码来自 `worker_config.json` 的 `accept_passwords`（或环境变量 `WORKER_ACCEPT_PASSWORDS`）。豁免前缀见 `_AUTH_EXEMPT`（health/docs/static/debug/redraw/swapHair/hairColor）。
+- **发型序号映射**：`hairline/service.py` 的 `_HAIRSTYLE_ORDER` 显式定义 1..7 顺序（不靠文件名字母序）；female 1..5 → change_hair `chang_*` 映射在 `_FEMALE_KEY_TO_CHANG`。
+- **接口12 固化参数**：`_V2_FINAL_DEFAULTS`（app.py）是生产默认值（push=0.8cm / two_stage / color_match=关 等），接口2 female 重绘也复用它。
 
-Endpoint 3 (B-end) has **two** sets of image params: `marked_image_*` (the marked-up image) and `original_image_*` (the original photo). Each set follows the same three-way exclusive rule independently.
+### 外部依赖（worker 视角）
 
-### Unified response structure
+| 依赖 | 地址 | 用途 | 配置 |
+|------|------|------|------|
+| ComfyUI | `http://127.0.0.1:8188`（`COMFYUI_URL`） | Flux-2 生图/重绘，走 HTTP API（`hairline/comfyui.py`） | Basic Auth `admin`，密码：`COMFYUI_PASSWORD` → `worker_config.json.comfyui_password` → `password.txt` |
+| change_hair | `http://127.0.0.1:8801`（`SWAP_HAIR_URL`/`HAIR_GROW_URL`/`CHANGE_HAIR_BASE`） | 换发型（SD WebUI + LoRA）、hairGrow | 服务目录 `/home/ubuntu/change_hair`，`start_all.sh` 启停 |
 
-```json
-{"code": 0, "message": "success", "request_id": "mock-request-id", "data": {...}}
-```
+ComfyUI 工作流 JSON 在仓库根：`add_hair.json`（接口2/3/5 生发）、`add_hair2.json`（接口7）、`0716add-hair-api.json`（接口12/2女 重绘）、`hair_repaint.json`。节点约定：**26** 输入图 / **6** seed / **60** 提示词 / **16** unet（.gguf 自动切 UnetLoaderGGUF）/ **61** CLIP（4b↔9b 自动配套）。
 
-Error codes: 1001–1008 (see `app.py` docstring or `docs/接口文档.md`).
+### 性能/显存相关的坑
 
-### Key code patterns
+- 三个生发接口共用**同一提示词字符串**以命中 ComfyUI 的 CLIP 文本条件缓存——prompt 变了会触发 Flux(7.7G)+qwen CLIP(3.9G) 互相挤显存重载（每次 +4s）。
+- 接口2 女性重绘管线默认把输入长边压到 `REDRAW_MAX_SIDE`（env，默认 1024）再放大回原尺寸；`redraw_max_side=0` 表示不缩图。
+- `comfyui.run(front=True)` 可插队（接口2 对时延敏感）；超时 `COMFY_TIMEOUT`（默认 600s）。
 
-- `ok(data)` / `err(code, msg)` — helper functions at module level that build the standard response envelope
-- `ImageJsonBody` — Pydantic model for JSON-based image params (URL/base64); form-upload endpoints use FastAPI `Form()` / `File()` parameters directly
-- `SAMPLE_IMAGE_URL` — `https://hair.xiangsilian.com/static/sample.jpg`, returned as the image URL in all mock responses
-- Static files (`/static/*`) are mounted via `app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")`
-- All 5 POST endpoints use `multipart/form-data` with both `File` and `Form` fields — there are no JSON-body POST endpoints despite `ImageJsonBody` being defined (it exists for the OpenAPI schema but the actual handlers use `Form()` for all params)
+## Deployment（本机 = gpu_worker）
 
-### Deployment
+systemd 单元（仓库根有副本，实装在 `/etc/systemd/system/`）：
 
-- **Process manager**: systemd (`hair.service` → `ExecStart` runs uvicorn directly from venv)
-- **Reverse proxy**: nginx (`nginx/hair.conf`) proxies port 80 → `127.0.0.1:8000` for `hair.xiangsilian.com`
-- **Python**: venv at `./venv`, dependencies in `requirements.txt`
-- **PyPI mirror**: Tencent Cloud (`mirrors.cloud.tencent.com`), configured in `pip.conf`
+| 服务 | 端口 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `comfyui.service` | 127.0.0.1:8188 | `ComfyUI/venv` 的 `main.py --cache-classic --fast` |
+| `hair-worker.service` | 0.0.0.0:8187 | 本仓库 `app:app`（Wants comfyui + change_hair-hair） |
+| `change_hair-{webui,photo,hair}.service` | 57860 / 32678 / 8801 | conda envs `sdwebui`/`py310`/`my_hair`，依赖顺序 webui→photo→hair |
 
-### Documentation
+网关机另行部署 `gateway/`（config：`workers` 列表 + `shared_password` + `ark` key），见 `gateway/config.example.json` 与 `docs/网关待改动.md`。
 
-- `docs/接口文档.md` — complete API documentation (inputs, outputs, examples, error codes)
-- `docs/旷视具体需求.md` — original requirements spec (converted from `.docx`)
-- The FastAPI app's `description` docstring in `app.py` is an additional source of API docs visible in Swagger UI
+## Documentation
+
+- `docs/接口文档.md` — 对外 API 契约（唯一权威）
+- `docs/实现说明.md` — 架构总览 + 各接口实现简述 + 部署要点
+- `docs/发际线增强算法.md`、`docs/发际线生发遮罩算法_pushed模式.md` — 接口11/12 算法推导
+- `docs/gpu-worker改动说明.md`、`docs/网关待改动.md` — worker↔网关 协同变更记录
+- `OFFLINE_ASSETS.md` — 离线模型权重/字体清单

app.py

@@ -1476,6 +1476,70 @@ async def head_band(
         return err(1007, f"处理失败：{ex}")
 
 
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 接口 99：人脸特殊点检测（固定关键点 + 发际线特殊点）
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+@app.post(
+    "/api/v1/face/special-points",
+    summary="接口99 人脸特殊点检测",
+    tags=["人脸分析"],
+    description=f"""
+输入一张人脸照片，返回 MediaPipe Face Mesh 一组**固定编号特殊点**的像素坐标，
+以及 5 个**发际线特殊点**（射线与 BiSeNet 头发分割发际线的交点，见 hairline_grow 同款分割）。
+
+**字段命名**：`<组英文名>_<点ID>`，如 `eyebrow_107`、`mouth_17`；发际线点用给定字段名
+（`hair_line_center` 等）。坐标为原图像素坐标（int），发际线点不可得（无头发/分割失败）时为 null。
+
+| 组 | 字段前缀 | 点 ID |
+|----|----------|-------|
+| 眉毛 | eyebrow | 107 66 105 63 70 336 296 334 293 300 |
+| 眼睛 | eye | 189 222 224 113 226 413 442 444 342 446 |
+| 嘴 | mouth | 0 37 40 67 91 84 17 405 375 409 269 |
+| 中线鼻 | nose_midline | 9 168 197 5 4 194 278 48 437 217 |
+| 面颊 | cheek | 101 117 123 187 205 50 330 346 352 280 425 |
+| 边线 | face_edge | 162 234 58 136 149 152 378 365 288 401 366 389 251 |
+
+**发际线点算法**：从关键点 a 沿 a→b 方向逐像素步进，首次进入头发 mask 处即交点；
+双射线的点取两交点中点（仅一条命中返回该点，均未命中为 null）：
+- `hair_line_center`：151→10
+- `hair_line_right`：mid(108→109, 69→67)
+- `hair_line_right_right`：mid(104→103, 68→54)
+- `hair_line_left`：mid(337→338, 299→297)
+- `hair_line_left_left`：mid(333→332, 298→284)
+
+{_image_fields_desc}
+""",
+)
+async def face_special_points(
+    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）"),
+):
+    """接口99：固定关键点 + 发际线特殊点，像素坐标 JSON 返回。"""
+    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.special_points import detect_special_points, NoFaceError, NonFrontalError
+        try:
+            data = await run_in_threadpool(detect_special_points, image)
+        except NoFaceError:
+            return err(1001, "无法识别人像")
+        except NonFrontalError:
+            return err(1003, "角度问题，请上传正面照")
+        return ok(data)
+    except Exception as ex:  # noqa: BLE001
+        logger.exception("接口99 处理异常")
+        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）
 # ---------------------------------------------------------------------------

docs/实现说明.md

@@ -12,13 +12,15 @@
 
 ```
 客户端 ──HTTPS──> 外网网关(gateway/)  ──HTTP(X-Internal-Token)──> worker(GPU 机, app.py)
-                     │ 薄代理 + 落盘改URL                          │ 跑算法(本地模型/ComfyUI)
-                     └ 接口4 本机直接调豆包(不转发)                 └ 接口1/2/3/5/6/7
+                     │ 薄代理 + 落盘改URL                          │ 跑算法(本地模型/ComfyUI/change_hair)
+                     └ 接口4 本机直接调豆包(不转发)                 └ 接口1/2/3/5/6/7/9/10/11/12/99 + 工具路由
 ```
 
-- **worker**（`app.py` + `face_analysis/` + `hairline/`）：跑真正的算法，**纯本地、无外网依赖**。
-  对 `/api/*` 校验 `X-Internal-Token`（密码在 `worker_config.json` 的 `accept_passwords`）；
-  `/health` 模型就绪才返回 200。监听 **8187**（`./start.sh` 控制开关，`./run_worker.sh` 热重载）。
+- **worker**（`app.py` + `face_analysis/` + `hairline/`）：跑真正的算法，除 ComfyUI/change_hair 走本机
+  回环外无外网依赖。对 `/api/*` 校验 `X-Internal-Token`（密码在 `worker_config.json` 的 `accept_passwords`）；
+  `/health` 模型就绪才返回 200。监听 **8187**（systemd `hair-worker.service`，也可 `./run_worker.sh` 手动起）。
+  另有 worker 本机的工具路由：`/api/swapHair/v1`、`/hairColor/v2`（CORS 代理转发 change_hair:8801）、
+  `/api/v1/redraw`（直接 ComfyUI 重绘）、`/api/v1/debug/*`（免鉴权调试）。
 - **网关**（`gateway/`）：薄反向代理，健康检查/派发/鉴权/把 worker 的 `*_base64` 落盘改成 `*_url`。
   唯一例外是**接口4 在网关本机直接实现**（调外网豆包，不转发 worker）。
 - **图片三选一**：所有接口图片入参 `image_file`/`image_url`/`image_base64` 严格三选一（接口3 是 `marked_image_*`）。
@@ -33,7 +35,10 @@
 | 2 | `results[].image_base64` / `results[].grown_image_base64`(可空) | `results[].image_url` / `results[].grown_image_url` |
 | 3 | `hair_growth_image_base64`(可空) | `hair_growth_image_url` |
 | 5 | `hairline_images[].image_{middle,high,low}_base64` / `grown_image_base64`(可空) | `hairline_images[].image_{middle,high,low}_url` / `grown_image_url` |
-| 7 | `results[].image_base64` / `results[].grown_image_base64`(可空) | `results[].image_url` / `results[].grown_image_url` |
+| 9 | `steps_common.*_base64`、`bisenet|segformer.{hair,closed_region,final_overlay,mask}_mask_base64` 等 | 同名 `*_url` |
+| 10 | `steps_common.*_base64`、`bisenet|segformer.{base_mask,contour,band_overlay,mask}_base64` 等 | 同名 `*_url` |
+| 11 | `steps.{input,baseline,hair_mask,mask_overlay,mask,swap_raw,alpha,final}_base64` | `steps.*_url` |
+| 12 | `steps.{input,final,redraw_band_overlay,redraw_full,redraw_band,redraw_c}_base64` | `steps.*_url` |
 | 4 | （网关本机产出，无图片字段，`features` 为 JSON 字符串） | — |
 
 > 实现建议：递归遍历 data，凡 key 以 `_base64` 结尾就落盘改 `_url`，自动覆盖嵌套/新增字段。
@@ -47,7 +52,7 @@
 
 ---
 
-## 2. 五个接口实现简述
+## 2. 各接口实现简述
 
 ### 接口1 四庭七眼测量 `/api/v1/face/measure`（worker）
 - **做什么**：正面照 → 四庭(顶/上/中/下庭) + 七眼(眼宽/脸宽/间距) 的 cm 与占比、5 个关键点坐标、一张透明底标注 PNG。
@@ -65,10 +70,10 @@
 ### 接口2 C端生发 `/api/v1/hair/grow`（worker）—— 预览 + 生发图
 - **做什么**：正面照 + `gender`(必填) + `hair_style`(必填，逗号分隔多选，如 `1,2,3`) → 指定发际线类型 **N 组**：**预览图**(发际线叠在照片上) + **生发后图**(植发3个月效果)。
 - **怎么实现**（`hairline/`）：移植 head3d——MediaPipe(Tasks) + SegFormer 分割 + 17 锚点射线检测 → 502 点 mesh，
-  按 `face_ext.obj` 的 UV 把发际线贴图渲染到额头(预览)。生发：黑贴图渲染遮罩 → 调本机 **ComfyUI 8182** 的
+  按 `face_ext.obj` 的 UV 把发际线贴图渲染到额头(预览)。原生生发：黑贴图渲染遮罩 → 调本机 **ComfyUI 8188** 的
   `add_hair.json`(Flux-2) 出图。**关键坑**：obj 是重排序，需 `INDEX_MAP_468` 把 MP 序→OBJ 序。
   返回 `results[].image_base64` + `grown_image_base64`。
-- `hair_style` 映射：female 1=ellipse 2=flower 3=heart 4=straight 5=wave 6=bigflower 7=clasicalflower；male 1=ellipse 2=inverse_arc 3=m 4=straight 5=heart 6=Softpetal 7=wave。female 1..5 走「换发型(change_hair)」+Flux-2 重绘管线；female 6/7 与 male 全部走原生发(ComfyUI add_hair)管线。
+- `hair_style` 映射：female 1=ellipse 2=flower 3=heart 4=straight 5=wave 6=bigflower 7=clasicalflower；male 1=ellipse 2=inverse_arc 3=m 4=straight 5=heart 6=Softpetal 7=wave。female 1..5 走「换发型(change_hair)」+Flux-2 重绘管线（`generate_grow_results_swap`，复用接口12 final 的 `_V2_FINAL_DEFAULTS`，长边默认压到 `REDRAW_MAX_SIDE`=1024 再放大回原尺寸）；female 6/7 与 male 全部走原生发(ComfyUI add_hair)管线。可选参数 `flux_model`（切换 Flux unet，.gguf 自动配 UnetLoaderGGUF + 配套 qwen CLIP）、`redraw_max_side`（0=不缩图）。
 
 ### 接口7 C端生发 v2 `/api/v1/hair/grow-v2`（worker）—— 接口2同款，add_hair2 工作流
 - **做什么**：与接口 2 完全一致（正面照 + `gender` + `hair_style` 逗号分隔多选 → N 组预览+生发图）。
@@ -92,20 +97,50 @@
 - **做什么**：入参同接口2（`gender` + 多选 `hair_style` 必填）。对每个选中发型 → `middle`/`high`/`low` 三档发际线叠图 + 生发图 + 首个选中发型的面部中间点坐标。
 - **怎么实现**：复用接口2 的 502 点渲染管线，三档分别用 `hairline_texture[/_high|/_low]` 同名贴图渲染叠图；生发同接口2（ComfyUI inpaint），**黑模板固定取 `hairline_texture_black/`（middle）**，每发型 1 张生发图。`best_hairline_center_point`=眉心 x × 首个选中发型 middle 档发际线 y。
 
+### 接口9 头发遮罩 `/api/v1/head/mask`（worker）
+- **做什么**：人像照 → 头发遮罩 + 全流程分步可视化。
+- **怎么实现**（`face_analysis/head_mask.py`）：MediaPipe 底部分割线（21/68/104/69/108/151/337/299/333/298/251 连线，21/251 水平延伸）→ 线以上为上半区 → BiSeNet 与 SegFormer 双路头发分割、逐列向下填充到分割线得闭合区域（头发+额头）→ 外缘朝 151 内缩 `erode_cm`(默认1.2cm，虹膜标定) → 最终遮罩。返回 `steps_common` + `bisenet`/`segformer` 两组各四张图。
+
+### 接口10 头部外缘膨胀带 `/api/v1/head/band`（worker）
+- **做什么**：在接口9 基准遮罩基础上，沿头部外缘生成一条膨胀带遮罩。
+- **怎么实现**（`face_analysis/head_band.py`）：取基准遮罩外轮廓、去掉贴底分割线段 → 膨胀成总宽 `dilate_cm`(默认2cm) 的带子 → 裁到分割线以上。返回 `base_mask`/`contour`/`band_overlay`/`mask` 分步图。
+
+### 接口11 发际线生发 `/api/v1/hairline/grow`（worker）—— 不含重绘
+- **做什么**：发际线偏高/头发稀少正脸图 + `hairline_id`（= change_hair `hair_id`，如 `chang_tuoyuan`）→ 压低发际线图 + 全步骤可视化。
+- **怎么实现**（`face_analysis/hairline_grow.py`，算法见 `发际线增强算法.md`）：① 接口9 遮罩（`seg_model` 选 bisenet/segformer）→ ② 调 change_hair 生成该发际线类型图（`swap_mode=ext_mask` 把遮罩传给 webui 精确重绘 / `as_is` 用其内部遮罩；`gen_backend` 可换 hairgrow 区域生发 inpaint）→ ③ 严格按遮罩贴回 → ④ 接缝融合 `blend_method`（multiband 默认 / seamless / two_stage / feather / alpha_gradient，可选 Reinhard `color_match`）。返回 `steps.{input,baseline,hair_mask,mask_overlay,mask,swap_raw,alpha,final}`。
+
+### 接口12 发际线带重绘 `/api/v1/hairline/grow_v2[_final[_v2]]`（worker）
+- **做什么**：接口11 的下游重绘阶段——先跑接口11 拿 ④final，再取发际线重绘带（外推 `band_lo_mult×push`~`band_hi_mult×push`，默认 0.5×~1.5×）作遮罩，用 **Flux-2（ComfyUI，`0716add-hair-api.json`，reference-latent 保色）** 重绘，产出两版：`redraw_full`（整帧美颜+整帧重绘）与 `redraw_band`（band 内加发、band 外 final 结构 + `beauty_alpha` 融入全脸美颜）。
+- **三个变体**：`grow_v2` 全参数暴露（接口11 参数 + `comfyui_prompt`/`beauty_alpha`/`band_lo_mult`/`band_hi_mult`）；`grow_v2_final` / `grow_v2_final_v2` 精简生产版——仅图片 + `hairline_id`，其余固化 `_V2_FINAL_DEFAULTS`（push=0.8cm / two_stage / color_match=关 / beauty_alpha=0.6 等），两者后端计算完全一致（同一次输出含 A/B 两版），差异只是测试页展示哪版。接口2 女性 1..5 的生发图即复用此管线。
+- ⚠️ 依赖 ComfyUI(:8188)；重绘失败在 `data.redraw.c_error` 报告。
+
+### 接口99 人脸特殊点 `/api/v1/face/special-points`（worker）
+- **做什么**：人脸照 → 60 个固定编号 MediaPipe 关键点（6 组：eyebrow/eye/mouth/nose_midline/cheek/face_edge）+ 5 个发际线特殊点，原图像素坐标 JSON（字段 `<组名>_<点ID>`，如 `eyebrow_107`）。
+- **怎么实现**（`face_analysis/special_points.py`）：MediaPipe 单例取关键点；发际线点=接口1 方案B 的 BiSeNet 头发 mask 上沿指定关键点方向（如 151→10）射线步进取首个头发像素，双射线的（right/right_right/left/left_left）取中点。无图片字段，网关纯盲转发。
+- 测试页：`static/test_interface99.html`（canvas 可视化 + JSON，worker 本机直连）。
+
 ---
 
 ## 3. 部署 / 环境要点
 
-**worker（GPU 机）**
-- Python **3.12**（系统 3.13 无 mediapipe/torch wheel）；venv 在 `./venv`，依赖 `requirements.txt`。
-- `numpy<2`(1.26.4)，`scikit-image==0.24.0`（**别升 0.25+，会顶 numpy≥2 顶崩 mediapipe**）。
-- ⚠️ 本机 **RTX 5090(sm_120)**，pinned `torch 2.2.2(cu121)` 只到 sm_90 → GPU 算子报 "no kernel image"，
-  代码已自动**回退 CPU**（BiSeNet/SegFormer CPU 推理可用）。要用 5090 GPU 需换 torch cu128(≥2.7)。
+**worker（GPU 机，本机 = gpu_worker 角色）**
+- Python **3.10.12**（本机 venv 在 `./venv`）；`numpy<2`(1.26.4)，`scikit-image==0.24.0`
+  （**别升 0.25+，会顶 numpy≥2 顶崩 mediapipe**）。
+- 本机 **RTX 4090**：venv 实装 `torch 2.7.1+cu128`，CUDA 可用（BiSeNet/SegFormer GPU 推理）。
+  `requirements.txt` 里 pinned 的 `torch 2.2.2(cu121)` 及 5090 注释是旧机（sm_120 无 cu121 kernel、
+  自动回退 CPU）的记录，本机以 venv 实际版本为准。
 - 模型权重/字体见 [`../OFFLINE_ASSETS.md`](../OFFLINE_ASSETS.md)；BiSeNet/SegFormer/face_landmarker.task 本地。
-- 生发接口依赖本机 **ComfyUI(8188)**（Flux-2，它自带支持 5090 的 torch）；worker 只调其 HTTP API，不跑 Flux。
-  ComfyUI 开了 **HTTP Basic Auth**（user `admin` + 密码）；密码放 `password.txt`(不入 git) /
-  `worker_config.json.comfyui_password` / 环境变量 `COMFYUI_PASSWORD`，URL 用 `COMFYUI_URL`。
-- `worker_config.json`(不入 git)：`accept_passwords`(鉴权) + 鉴权头 `X-Internal-Token`。
+- 生发接口依赖本机 **ComfyUI(8188)**（Flux-2，systemd `comfyui.service`，`--cache-classic --fast`）；
+  worker 只调其 HTTP API，不跑 Flux。ComfyUI 开了 **HTTP Basic Auth**（user `admin` + 密码）；
+  密码放 `password.txt`(不入 git) / `worker_config.json.comfyui_password` / 环境变量 `COMFYUI_PASSWORD`，
+  URL 用 `COMFYUI_URL`。默认模型 flux-2-klein-9b Q4_K_M GGUF（接口2 `flux_model` 参数可切）。
+- 换发型依赖本机 **change_hair**（`/home/ubuntu/change_hair`，三进程 webui:57860(sdwebui) →
+  photo_service:32678(py310/kohya) → hair_service_sd:8801(my_hair)，`start_all.sh start|stop|status`，
+  也有 systemd `change_hair-{webui,photo,hair}.service`）。不跑时接口2女1..5、接口11/12、
+  swapHair/hairColor 代理不可用。
+- `worker_config.json`(不入 git)：`accept_passwords`(鉴权) + `comfyui_password`；鉴权头 `X-Internal-Token`。
+- systemd 单元：`hair-worker.service`(8187) / `comfyui.service`(8188)，仓库根有副本；手动启停用
+  `./run_worker.sh` / `./stop_worker.sh`。
 
 **网关机**
 - 很轻：FastAPI/uvicorn/httpx + **接口4 的 `volcengine-python-sdk[ark]`**（或直接 httpx 调，OpenAI 兼容）。

docs/接口文档.md

@@ -267,8 +267,10 @@
 | gender | string | **是** | 性别：`male` / `female`。决定使用的发际线贴图集合 |
 | hair_style | string | **是** | 发型序号，**逗号分隔多选**（如 `1,2,3`），最多不超过该性别的预设数。female：1=ellipse, 2=flower, 3=heart, 4=straight, 5=wave, 6=bigflower, 7=clasicalflower；male：1=ellipse, 2=inverse_arc, 3=m, 4=straight, 5=heart, 6=Softpetal, 7=wave。越界/非法返回 `1007` |
 | beauty_enabled | bool | 否 | 生发图是否带美颜效果，默认 false（当前阶段不生效） |
-| use_mask | bool | 否 | 是否启用 inpaint 遮罩，默认 `true`。`false` 时用干净原图生成（空遮罩、不烧模板黑线），供测试对比 |
-| prompt | string | 否 | ComfyUI 提示词，默认「补充遮罩区域的头发，加一点美颜」，会替换工作流节点 60 的文本 |
+| use_mask | bool | 否 | 是否启用 inpaint 遮罩，默认 `true`。`false` 时用干净原图生成（空遮罩、不烧模板黑线），供测试对比。仅对原生发（male / female 6/7）管线生效 |
+| prompt | string | 否 | ComfyUI 提示词，默认「填充遮罩区域的头发」，会替换工作流节点 60 的文本。仅对原生发管线生效（female 1..5 换发型分支的提示词内部固定） |
+| flux_model | string | 否 | Flux 模型文件名（如 `flux-2-klein-9b-Q5_K_M.gguf`）。缺省用工作流默认（9B-Q4_K_M）；`.gguf` 自动切 UnetLoaderGGUF 并同步配套 qwen CLIP |
+| redraw_max_side | int | 否 | female 1..5 重绘管线送模型前的长边上限像素。缺省=服务端默认（`REDRAW_MAX_SIDE`，当前 1024）；`0`=不缩图（原图直送，更慢） |
 
 ### 输出（data）
 
@@ -281,7 +283,8 @@
 | hairline_type | string | 发际线类型 key：`ellipse`/`flower`/`heart`/`straight`/`wave`/`bigflower`/`clasicalflower`（female），`ellipse`/`m`/`straight`/`inverse_arc`/`heart`/`Softpetal`/`wave`（male） |
 | order | int | 排序序号（当前阶段固定 `1..N`，按贴图顺序，暂不计算合适度） |
 
-> ⚠️ 生发图由本机 ComfyUI（Flux-2，端口 8182）生成，**一次请求生成指定发型的 1 张、同步返回**。
+> ⚠️ 生发图由本机 ComfyUI（Flux-2，端口 8188）生成，**一次请求生成指定发型的 1 张、同步返回**；
+> female 1..5 的生发图另依赖 change_hair 换发型服务（:8801）。
 > worker 侧返回 `image_base64` / `grown_image_base64`，
 > 网关落盘后改写为上表的 `image_url` / `grown_image_url`。
 >
@@ -515,16 +518,197 @@
 
 ---
 
+## 接口 9：头发遮罩生成接口
+
+**说明**：输入一张含人头的照片，生成头发遮罩，并返回**每一步的可视化图**（供对比调试）。
+
+**请求**：`POST /api/v1/head/mask`
+
+### 输入
+
+图片参数见「通用约定 → 图片传参字段」。专属参数：
+
+| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| erode_cm | float | 否 | 外缘朝中心（鼻梁 151 点）内缩的距离（厘米），默认 1.2 |
+
+### 处理流程
+
+1. MediaPipe 关键点 → 底部分割线（关键点 21,68,104,69,108,151,337,299,333,298,251 的连线，21 水平延伸到最左、251 延伸到最右）。
+2. 分割线以上为「上半区」。
+3. 头发分割（**BiSeNet** 与 **SegFormer** 两套）；从每列最顶端头发向下填充到分割线，得到**含额头**的闭合区域（头发+额头，不割断）。
+4. 外缘朝中心点 151 内缩 `erode_cm`（虹膜标定换算像素）、底线不动 → 最终遮罩。
+
+### 输出（data）
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| px_per_cm | float | 虹膜标定出的像素/厘米 |
+| erode_cm / erode_px | float / int | 内缩距离（厘米 / 像素） |
+| image_size | object | `{width, height}` 原图尺寸 |
+| steps_common | object | `landmarks_baseline_*`（关键点/分割线）、`upper_region_*`（上半区） |
+| bisenet / segformer | object | 两套分割模型各自的结果：`hair_mask_*`（原始头发分割）、`closed_region_*`（含额头闭合区域）、`final_overlay_*`（最终遮罩叠加可视化）、`mask_*`（最终遮罩 PNG）及 `hair_pixels`/`closed_pixels`/`mask_pixels` 像素计数 |
+
+> worker 返回 `*_base64`（data URI），经网关改写为 `*_url`。
+
+---
+
+## 接口 10：头部外缘膨胀带遮罩接口
+
+**说明**：先和接口9 一样得到内缩后的基准遮罩，再沿头部外缘生成一条膨胀带遮罩。
+
+**请求**：`POST /api/v1/head/band`
+
+### 输入
+
+| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| erode_cm | float | 否 | 基准遮罩外缘朝 151 内缩距离（厘米，同接口9），默认 1.2 |
+| dilate_cm | float | 否 | 外轮廓线膨胀后带子总宽（厘米），默认 2.0 |
+
+### 处理流程
+
+1. 取基准遮罩的**外轮廓线**，去掉贴着底部分割线的那一段（只留头发/头部外缘弧线）。
+2. 把外轮廓线膨胀成带子（总宽 `dilate_cm`；半径=总宽/2，虹膜标定换算像素）。
+3. 裁到分割线以上（不越过底线）。
+
+### 输出（data）
+
+结构同接口9，但每组结果为 `base_mask_*`（基准遮罩）/ `contour_*`（外轮廓线）/ `band_overlay_*`（带子叠加可视化）/ `mask_*`（最终带状遮罩）及 `base_pixels`/`band_pixels` 计数，另有 `dilate_cm`/`dilate_radius_px`。
+
+---
+
+## 接口 11：发际线生发接口（不含重绘）
+
+**说明**：输入一张**发际线较高 / 头发稀少**的正脸图 + 发际线类型 ID，输出同一个人、同一发型、按该类型压低发际线后的图片，并返回**每一步可视化**。重绘版见接口12。
+
+**请求**：`POST /api/v1/hairline/grow`
+
+### 输入
+
+| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| hairline_id | string | **是** | 发际线类型 ID（= change_hair `hair_id`）：`chang_tuoyuan` / `chang_huaban` / `chang_xinxing` / `chang_zhixian` / `chang_bolang` |
+| gen_backend | string | 否 | 生成后端：`swaphair`（换发型 LoRA，默认）｜`hairgrow`（区域生发 inpaint） |
+| hairgrow_strength | float | 否 | 区域生发强度（仅 hairgrow 后端），默认 0.75 |
+| is_hr | bool | 否 | 高清模式（换发型输出 1152×1536，否则 576×768），默认 false |
+| seg_model | string | 否 | 头发分割模型：`bisenet` ｜ `segformer`（默认） |
+| erode_cm | float | 否 | baseline 参考内缩距离（厘米），默认 0.6 |
+| hairline_push_cm | float | 否 | 发际线外推距离（厘米，往头发方向推进），默认 1.0 |
+| hairline_edge | string | 否 | 发际线提取方式：`column`（默认）｜`contour` |
+| swap_mode | string | 否 | 换发型取图模式：`ext_mask`（默认，把接口9 遮罩传给 webui 精确重绘）｜`as_is`（用内部遮罩，贴回时再裁） |
+| edge_erode_px | int | 否 | 贴图前遮罩内缩像素（防边缘露皮/光晕），默认 3 |
+| denoising_strength | float | 否 | 换发型 webui 重绘强度（越大生发越激进），默认 0.6 |
+| mb_levels | int | 否 | 多频段金字塔层数（2~6），默认 5 |
+| blend_method | string | 否 | 接缝融合：`multiband`（默认）｜`seamless`（泊松）｜`two_stage`（泊松→多频段）｜`feather`（高斯羽化）｜`alpha_gradient`（距离渐变） |
+| color_match | bool | 否 | 融合前 Reinhard 颜色迁移消除整体色差，默认 true |
+| color_match_strength | float | 否 | 颜色迁移强度（0~1），默认 1.0 |
+| mb_feather_px | int | 否 | 多频段最细层掩码轻羽化像素，默认 1 |
+| transition_band_px | int | 否 | keep-region 过渡带边距（-1=自动按层数 2^n），默认 -1 |
+| inpainting_fill | int | 否 | change_hair 服务端重绘填充：0=保留原图 ｜ 1=噪声（默认）｜ 2=纯色 ｜ 3=潜变量噪声 |
+| mask_blur | int | 否 | change_hair 服务端遮罩边缘模糊像素，默认 11 |
+| mask_dilate_scale | float | 否 | change_hair 服务端遮罩膨胀缩放（<1 收缩防越界），默认 1.0 |
+
+### 输出（data）
+
+`steps`：`input`（原图）/ `baseline`（底部分割线）/ `hair_mask`（头发分割）/ `mask_overlay`（遮罩叠加）/ `mask`（遮罩）/ `swap_raw`（换发型原始输出）/ `alpha`（融合权重）/ `final`（最终结果）各步图（`*_base64`，经网关改写为 `*_url`），另有 `timings_ms` 分步耗时。
+
+> ⚠️ `swaphair` 后端依赖 change_hair（:8801）在跑；`hairgrow` 后端依赖 ComfyUI（:8188）。
+
+---
+
+## 接口 12：发际线带重绘接口
+
+**说明**：接口11 的**下游重绘阶段**——内部先跑接口11 核心管线拿 ④ 接缝融合最终图（final），再取发际线重绘带（外推 `band_lo_mult×push` ~ `band_hi_mult×push` 之间、经 baseline 截断只留上部的带状区域）作遮罩，用 **Flux-2（ComfyUI，reference-latent 保色重绘）** 重绘。
+
+**同时产出两版结果**：
+
+- `redraw_full`：ComfyUI 整帧输出（全脸美颜 + 全脸重绘）。
+- `redraw_band`：加发只在发际线带内、band 外保留 final 结构并按 `beauty_alpha` 融入全脸美颜。
+
+**请求**：`POST /api/v1/hairline/grow_v2`
+
+### 输入
+
+接口11 的全部参数（见上表）再叠加：
+
+| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
+|------|------|------|------|
+| comfyui_prompt | string | 否 | Flux-2 重绘提示词，缺省「填充遮罩区域的头发」 |
+| beauty_alpha | float | 否 | redraw_band 版 band 外的全脸美颜融入强度（0=band 外纯用 final，1≈整帧版），默认 0.6 |
+| band_lo_mult | float | 否 | 重绘带外推倍率下限（相对 hairline_push_cm），默认 0.5 |
+| band_hi_mult | float | 否 | 重绘带外推倍率上限（相对 hairline_push_cm），默认 1.5 |
+
+### 输出（data）
+
+`steps`：`input` / `final`（重绘输入基底）/ `redraw_band_overlay`（重绘带可视化）/ `redraw_full`（A 整帧）/ `redraw_band`（B 局部+美颜）/ `redraw_c`（兼容旧字段，=redraw_full）；重绘异常在 `redraw.c_error` 报告。
+
+### 精简变体（生产推荐）
+
+| 路径 | 说明 |
+|------|------|
+| `POST /api/v1/hairline/grow_v2_final` | 仅需图片 + `hairline_id`，其余参数固化为调优默认值（push=0.8cm / two_stage / color_match=关 等），**最终取整帧重绘 `redraw_full`** |
+| `POST /api/v1/hairline/grow_v2_final_v2` | 参数同上，**最终取 B 局部加发+全脸美颜 `redraw_band`** |
+
+> ⚠️ 依赖 ComfyUI（:8188）与 change_hair（:8801）均在跑。接口2 女性 1..5 的生发图即复用 `grow_v2_final` 管线。
+
+---
+
+## 接口 99：人脸特殊点检测接口
+
+**说明**：输入一张人脸照片，返回一组**固定编号 MediaPipe Face Mesh 关键点**的像素坐标，外加 5 个**发际线特殊点**（射线与头发分割发际线的交点）。
+
+**请求**：`POST /api/v1/face/special-points`
+
+### 输入
+
+图片参数见「通用约定 → 图片传参字段」，无专属参数。要求单人正面照（非正面返回 `1003`）。
+
+### 输出（data）
+
+`points`：字段名 = `<组英文名>_<点ID>`，值为原图像素坐标 `{x, y}`（int）；发际线点不可得（秃顶/分割失败）时为 null。
+
+| 组 | 字段前缀 | 点 ID |
+|----|----------|-------|
+| 眉毛 | `eyebrow` | 107 66 105 63 70 336 296 334 293 300 |
+| 眼睛 | `eye` | 189 222 224 113 226 413 442 444 342 446 |
+| 嘴 | `mouth` | 0 37 40 67 91 84 17 405 375 409 269 |
+| 中线鼻 | `nose_midline` | 9 168 197 5 4 194 278 48 437 217 |
+| 面颊 | `cheek` | 101 117 123 187 205 50 330 346 352 280 425 |
+| 边线 | `face_edge` | 162 234 58 136 149 152 378 365 288 401 366 389 251 |
+
+**发际线特殊点**（沿关键点 a→b 方向射线步进，首次进入 BiSeNet 头发 mask 处为交点；双射线取中点，仅一条命中返回该点）：
+
+| 字段 | 计算 |
+|------|------|
+| `hair_line_center` | 151→10 方向交点 |
+| `hair_line_right` | mid(108→109 交点A, 69→67 交点B) |
+| `hair_line_right_right` | mid(104→103 交点A, 68→54 交点B) |
+| `hair_line_left` | mid(337→338 交点A, 299→297 交点B) |
+| `hair_line_left_left` | mid(333→332 交点A, 298→284 交点B) |
+
+另有 `image_size`（宽高）与 `hairline_source`（`segmentation`=发际线点已算出 / `unavailable`=分割不可用，发际线点为 null）。
+
+---
+
 ## 汇总：输入输出一览
 
-| 接口 | 输入 | 主要输出 |
-|------|------|----------|
-| 1 四庭七眼测量 | 用户照片 | 标注 PNG（无人物）+ 四庭/七眼厘米数值与坐标 |
-| 6 四庭七眼测量 v2 | 用户照片 | 同接口1，复刻实现 |
-| 2 C 端生发 | 用户照片 | 生发后图片 + 指定发际线预览（单/多张） |
-| 3 B 端生发 | 划线图片 | 最合适发际线图片 + 生发后图片 |
-| 4 用户特征 | 用户照片 | 6 个用户特征字段（脸形/眉形/年龄/动静/性别/基因风格） |
-| 5 发际线 PNG | 用户照片 + gender + hair_style（多选） | 每个选中发型 middle/high/low 三档发际线叠图 + 生发图 + 最合适发际线面部中间点坐标 |
+| 接口 | 路径 | 输入 | 主要输出 |
+|------|------|------|----------|
+| 1 四庭七眼测量 | `/api/v1/face/measure` | 用户照片 | 标注 PNG（无人物）+ 四庭/七眼厘米数值与坐标 |
+| 6 四庭七眼测量 v2 | `/api/v1/face/measure-v2` | 用户照片 | 同接口1，去顶庭变体 |
+| 2 C 端生发 | `/api/v1/hair/grow` | 用户照片 + gender + hair_style（多选） | 每发型预览 PNG + 生发图（female 1..5=换发型+重绘，其余=原生生发） |
+| 7 C 端生发 v2 | `/api/v1/hair/grow-v2` | 同接口2 | 同接口2（add_hair2 工作流，已弃用隐藏） |
+| 3 B 端生发 | `/api/v1/hair/grow-b` | 划线图片 | 检测到的发际线 + 生发后图片 |
+| 4 用户特征 | `/api/v1/face/features` | 用户照片 | 6 个用户特征字段（脸形/眉形/年龄/动静/性别/基因风格），网关本机实现 |
+| 5 发际线 PNG | `/api/v1/hairline/generate` | 用户照片 + gender + hair_style（多选） | 每个选中发型 middle/high/low 三档发际线叠图 + 生发图 + 最合适发际线面部中间点坐标 |
+| 9 头发遮罩 | `/api/v1/head/mask` | 用户照片 | 头发遮罩 + 分步可视化（BiSeNet/SegFormer 双路） |
+| 10 外缘膨胀带 | `/api/v1/head/band` | 用户照片 | 头部外缘带状遮罩 + 分步可视化 |
+| 11 发际线生发 | `/api/v1/hairline/grow` | 用户照片 + hairline_id | 压低发际线图 + 全步骤可视化（不含重绘） |
+| 12 发际线带重绘 | `/api/v1/hairline/grow_v2` | 同接口11 + 重绘带参数 | final 基底 + Flux-2 保色重绘（整帧/局部两版）；精简版 `grow_v2_final[_v2]` 仅需图片+hairline_id |
+| 99 人脸特殊点 | `/api/v1/face/special-points` | 用户照片 | 60 个固定编号关键点 + 5 个发际线特殊点像素坐标 JSON |
+
+> 另有 worker 本机工具路由（不在对外契约内）：`/api/swapHair/v1`、`/hairColor/v2`（CORS 代理 change_hair）、`/api/v1/redraw`（直接 ComfyUI 重绘）、`/api/v1/debug/*`。
 
 ---
 
@@ -534,7 +718,7 @@
 - 默认单人；检测到 2~3 人报错提示客户端；单文件 **≤ 1 MB**；格式仅 **JPG / PNG**。
 - 所有坐标基准：**原图像素**。
 - 接口 2：提供「美颜」开关 `beauty_enabled`。
-- 接口 3：需同时上传原图，需返回发际线类型。
+- 接口 3：仅传**划线图**（`marked_image_*` 三选一），需返回发际线类型（`custom`）。
 - 接口 4：`data` 返回**一个 JSON 字符串**，字段不固定，可随时调整。
 - 接口 5：发际线 PNG 数量 **N 不固定**，需按合适度**排序**。
 - 英文字段命名由本文档约定（见各接口表格）。

docs/网关待改动.md

@@ -70,7 +70,7 @@ async def hair_grow_v2(request: Request):
 |------|------|------|------|
 | image_file / image_url / image_base64 | — | **三选一** | 用户正面照 |
 | gender | string | **是** | `male` / `female` |
-| hair_style | string | **是** | 发型序号，**逗号分隔多选**（如 `1,2,3`）。female: 1–5，male: 1–4 |
+| hair_style | string | **是** | 发型序号，**逗号分隔多选**（如 `1,2,3`）。female / male 均为 1–7 |
 | beauty_enabled | bool | 否 | 美颜开关（本期不生效） |
 | use_mask | bool | 否 | 默认 `true`，`false` 跳过遮罩 |
 | prompt | string | 否 | ComfyUI 提示词 |
@@ -135,6 +135,82 @@ async def face_measure_v2(request: Request):
 
 ---
 
+## 7. ✅【已完成】接口9/10 头部遮罩（`/api/v1/head/mask`、`/api/v1/head/band`）
+
+`gateway/app.py` 已新增两条盲转发路由（同接口6 的写法）：
+
+```python
+@app.post("/api/v1/head/mask", tags=["人脸分析"])
+@app.post("/api/v1/head/band", tags=["人脸分析"])
+```
+
+- 入参：图片三选一 + `erode_cm`（接口10 另有 `dilate_cm`）。
+- 出参：`steps_common.*_base64` 与 `bisenet`/`segformer` 组内的 `*_base64` 字段——现有递归
+  `rewrite_base64_to_url` 已覆盖（嵌套 dict/数组），无需额外改动。
+- 两个接口响应较慢（双分割模型跑两遍），注意 `request_timeout_seconds`。
+
+---
+
+## 8. 🔲【新增】接口11/12 发际线生发/带重绘（`/api/v1/hairline/grow*`）
+
+worker 侧已上线 4 条路由，**网关尚无对应转发路由**（当前仅测试页直连 worker）。如需对外提供，参考接口9 加法：
+
+```python
+@app.post("/api/v1/hairline/grow", tags=["生发"])            # 接口11
+@app.post("/api/v1/hairline/grow_v2", tags=["生发"])         # 接口12 全参数
+@app.post("/api/v1/hairline/grow_v2_final", tags=["生发"])   # 接口12 final 精简版
+@app.post("/api/v1/hairline/grow_v2_final_v2", tags=["生发"])
+```
+
+- 入参：图片三选一 + `hairline_id`（接口12 final 两变体仅需这两个）。接口11/12 全参数版还有
+  20+ 个调优 Form 参数，网关盲转发即可，无需逐个声明。
+- 出参：`data.steps.*_base64`（input/final/redraw_full/redraw_band 等各步图）→ 现有递归改写覆盖。
+- ⚠️ 依赖 worker 机的 change_hair(:8801) 与 ComfyUI(:8188) 都在跑；单请求 10s+，超时建议 ≥120s。
+- 契约细节见 [`接口文档.md`](接口文档.md) 接口11/12 章节。
+
+---
+
+## 9. ✅【新增】接口99 人脸特殊点（`/api/v1/face/special-points`）
+
+**背景**：worker 侧新增接口99——固定编号 MediaPipe 关键点（6 组 60 点）+ 5 个发际线特殊点，
+返回原图像素坐标 JSON（无图片字段）。
+
+**网关代码已在本仓库 `gateway/app.py` 改好**（同接口1 的盲转发写法，pull 后重启即生效）：
+
+```python
+@app.post("/api/v1/face/special-points", tags=["人脸分析"])
+async def face_special_points(request: Request):
+    """接口99：人脸特殊点检测（固定关键点 + 发际线特殊点像素坐标）"""
+    return await _proxy(request, "/api/v1/face/special-points")
+```
+
+**网关机部署/调试步骤**：
+
+```bash
+cd /path/to/hair && git pull          # 拉取本分支
+sudo systemctl restart hair-gateway   # 或项目实际的网关服务名（uvicorn gateway.app:app）
+# 验证路由已注册（应能在输出里看到 /api/v1/face/special-points）
+curl -s http://127.0.0.1:8080/openapi.json | python3 -m json.tool | grep special-points
+# 冒烟：经网关调一次（multipart 传图，无需 X-Internal-Token，网关会注入）
+curl -s -X POST http://127.0.0.1:8080/api/v1/face/special-points \
+  -F "image_file=@/tmp/face.jpg" | python3 -m json.tool | head -30
+```
+
+**无需额外改动**：
+- 请求：multipart/form-data，仅图片三选一参数，盲转发即可。
+- 响应：`data.points` 全是坐标（`{"x":..,"y":..}`），**没有任何 `*_base64` 字段**，
+  现有 `rewrite_base64_to_url` 递归改写天然跳过，原样返回。
+- 性能：纯本地推理（MediaPipe + BiSeNet，秒级），不依赖 ComfyUI/change_hair，
+  `request_timeout_seconds` 无需调大。
+
+**注意**：
+- worker 侧测试页 `static/test_interface99.html` 是 worker 本机直连的（带 token 头），
+  经网关调试请用 curl 或网关 `/docs`（网关只盲转发 `/api/*`，不代理 worker 的 `/static`）。
+- 契约详见 [`接口文档.md`](接口文档.md) 接口99 章节；worker 错误码 1001（无人脸）/1003（非正面）
+  /1007/1008 原样透传。
+
+---
+
 ## 已经做好、无需再动的
 
 - **接口4 在网关本机实现**（调豆包，不转发 worker）——已完成；config 里配 `ark`。

face_analysis/special_points.py

@@ -0,0 +1,166 @@
+"""接口99：人脸特殊点检测。
+
+返回 MediaPipe Face Mesh 关键点中一组固定编号的像素坐标（英文组名_点ID 为字段名），
+外加 5 个发际线特殊点：从指定关键点沿指定方向射线步进，与 BiSeNet 头发分割 mask
+首次相交处即发际线点（参考接口1 方案B 的发际线定位方式，见 hair_segmenter.py）。
+
+组与编号（需求方给定）：
+- eyebrow       107 66 105 63 70 336 296 334 293 300
+- eye           189 222 224 113 226 413 442 444 342 446
+- mouth         0 37 40 67 91 84 17 405 375 409 269
+- nose_midline  9 168 197 5 4 194 278 48 437 217
+- cheek         101 117 123 187 205 50 330 346 352 280 425
+- face_edge     162 234 58 136 149 152 378 365 288 401 366 389 251
+
+发际线点（字段名需求方给定；A/B 两射线时取中点，仅一条命中则返回该点，均未命中为 null）：
+- hair_line_center       151 → 10 方向与发际线交点
+- hair_line_right        mid(108→109 交点A, 69→67 交点B)
+- hair_line_right_right  mid(104→103 交点A, 68→54 交点B)
+- hair_line_left         mid(337→338 交点A, 299→297 交点B)
+- hair_line_left_left    mid(333→332 交点A, 298→284 交点B)  # 与 right_right 镜像对称
+"""
+import math
+
+import numpy as np
+
+# 固定关键点组：组英文名 → MediaPipe 点 ID 列表（顺序即需求方给定顺序）
+GROUPS = {
+    "eyebrow": [107, 66, 105, 63, 70, 336, 296, 334, 293, 300],
+    "eye": [189, 222, 224, 113, 226, 413, 442, 444, 342, 446],
+    "mouth": [0, 37, 40, 67, 91, 84, 17, 405, 375, 409, 269],
+    "nose_midline": [9, 168, 197, 5, 4, 194, 278, 48, 437, 217],
+    "cheek": [101, 117, 123, 187, 205, 50, 330, 346, 352, 280, 425],
+    "face_edge": [162, 234, 58, 136, 149, 152, 378, 365, 288, 401, 366, 389, 251],
+}
+
+# 发际线点定义：字段名 → 参与计算的 (起点ID, 方向点ID) 射线组；单射线直接取交点，
+# 双射线取两交点中点。
+HAIRLINE_RAYS = {
+    "hair_line_center": [(151, 10)],
+    "hair_line_right": [(108, 109), (69, 67)],
+    "hair_line_right_right": [(104, 103), (68, 54)],
+    "hair_line_left": [(337, 338), (299, 297)],
+    "hair_line_left_left": [(333, 332), (298, 284)],
+}
+
+
+class NoFaceError(Exception):
+    """未检出人脸。"""
+
+
+class NonFrontalError(Exception):
+    """非正面照（复用接口1 姿态阈值）。"""
+
+
+def ray_hairline_intersection(p1, p2, hair_mask):
+    """从 p1 沿 p1→p2 方向逐像素步进，返回首次进入头发 mask 的整数像素坐标。
+
+    p1/p2: (x, y) 像素坐标（float）。起点本身已在头发内时直接返回起点（已到发际线）。
+    步进直到出图或步数上限（3×图对角线，防极端死循环）；未命中返回 None。
+    """
+    mask = np.asarray(hair_mask).astype(bool)
+    if mask.size == 0:
+        return None
+    h, w = mask.shape
+    x0, y0 = float(p1[0]), float(p1[1])
+    dx, dy = float(p2[0]) - x0, float(p2[1]) - y0
+    length = math.hypot(dx, dy)
+    if length < 1e-6:
+        return None
+    ux, uy = dx / length, dy / length
+    max_steps = int(3 * math.hypot(h, w))
+
+    def _hit(x, y):
+        xi, yi = int(round(x)), int(round(y))
+        if 0 <= xi < w and 0 <= yi < h:
+            return mask[yi, xi]
+        return False
+
+    x, y = x0, y0
+    for _ in range(max_steps):
+        if _hit(x, y):
+            return int(round(x)), int(round(y))
+        x += ux
+        y += uy
+        if not (0 <= int(round(x)) < w and 0 <= int(round(y)) < h):
+            return None   # 已步出图像，方向上无头发
+    return None
+
+
+def detect_special_points(image_bgr):
+    """主入口：图片 → {字段名: {"x","y"} 或 None} + 元信息。
+
+    Returns: {"points": {...}, "image_size": {"width","height"},
+              "hairline_source": "segmentation"|"unavailable"}
+    无人脸抛 NoFaceError；非正面抛 NonFrontalError。
+    """
+    from face_analysis.detector import detector
+    from face_analysis.calibration import normalized_to_pixel
+    from face_analysis.pose import check_frontal_face
+
+    h, w = image_bgr.shape[:2]
+    landmarks = detector.detect(image_bgr)
+    if landmarks is None:
+        raise NoFaceError("未检出人脸")
+    if not check_frontal_face(landmarks, w, h):
+        raise NonFrontalError("非正面照")
+
+    lm = landmarks.landmark
+    px = {i: normalized_to_pixel(lm[i], w, h) for i in range(len(lm))}
+
+    points = {}
+    for group, ids in GROUPS.items():
+        for idx in ids:
+            x, y = px[idx]
+            points[f"{group}_{idx}"] = {"x": int(round(x)), "y": int(round(y))}
+
+    # 头发分割（与接口1 相同：按人脸框裁剪后再分割，脸外背景不干扰）
+    hair_mask = None
+    try:
+        from face_analysis.hair_segmenter import get_segmenter
+        face_box = (min(p[0] for p in px.values()), min(p[1] for p in px.values()),
+                    max(p[0] for p in px.values()), max(p[1] for p in px.values()))
+        hair_mask, _ = get_segmenter().segment_hair_and_ears(
+            image_bgr, face_box=face_box)
+    except Exception:  # noqa: BLE001  分割不可用 → 发际线点置 null，不阻塞关键点
+        hair_mask = None
+
+    for name, rays in HAIRLINE_RAYS.items():
+        hits = []
+        if hair_mask is not None:
+            for a, b in rays:
+                hits.append(ray_hairline_intersection(px[a], px[b], hair_mask))
+        found = [p for p in hits if p is not None]
+        if not found:
+            points[name] = None
+        elif len(found) == 1:
+            points[name] = {"x": found[0][0], "y": found[0][1]}
+        else:
+            points[name] = {
+                "x": int(round(sum(p[0] for p in found) / len(found))),
+                "y": int(round(sum(p[1] for p in found) / len(found))),
+            }
+
+    return {
+        "points": points,
+        "image_size": {"width": w, "height": h},
+        "hairline_source": "segmentation" if hair_mask is not None else "unavailable",
+    }
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import sys
+    import cv2
+    import json
+
+    path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "tests/fixtures/frontal.jpg"
+    img = cv2.imread(path)
+    if img is None:
+        print(f"无法读取图片: {path}")
+        sys.exit(1)
+    try:
+        out = detect_special_points(img)
+    except (NoFaceError, NonFrontalError) as e:
+        print(f"检测失败: {e}")
+        sys.exit(1)
+    print(json.dumps(out, ensure_ascii=False, indent=2))

gateway/app.py

@@ -607,3 +607,9 @@ async def head_mask(request: Request):
 async def head_band(request: Request):
     """接口10：头部外缘膨胀带遮罩 + 分步可视化"""
     return await _proxy(request, "/api/v1/head/band")
+
+
+@app.post("/api/v1/face/special-points", tags=["人脸分析"])
+async def face_special_points(request: Request):
+    """接口99：人脸特殊点检测（固定关键点 + 发际线特殊点像素坐标）"""
+    return await _proxy(request, "/api/v1/face/special-points")

static/test_interface99.html

@@ -0,0 +1,266 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="UTF-8">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+<title>接口99 — 人脸特殊点检测 测试页</title>
+<style>
+  * { box-sizing: border-box; margin: 0; padding: 0; }
+  body { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, sans-serif; background: #f5f5f5; color: #333; }
+  .container { max-width: 1200px; margin: 0 auto; padding: 24px; }
+  h1 { font-size: 22px; margin-bottom: 8px; }
+  .subtitle { color: #888; font-size: 13px; margin-bottom: 20px; }
+  h2 { font-size: 16px; margin: 24px 0 12px; }
+
+  .card { background: #fff; border-radius: 12px; padding: 20px; box-shadow: 0 1px 4px rgba(0,0,0,.06); margin-bottom: 20px; }
+  .upload-row { display: flex; gap: 12px; align-items: center; flex-wrap: wrap; }
+  input[type=file] { flex: 1; min-width: 200px; padding: 8px; border: 2px dashed #ddd; border-radius: 8px; cursor: pointer; }
+  .btn { padding: 10px 24px; border: none; border-radius: 8px; font-size: 15px; cursor: pointer; font-weight: 600; }
+  .btn-primary { background: #2563eb; color: #fff; }
+  .btn-primary:disabled { background: #93c5fd; cursor: not-allowed; }
+  .btn-outline { background: #fff; border: 1px solid #d1d5db; color: #374151; }
+  .hint { font-size: 12px; color: #9ca3af; margin-top: 8px; }
+
+  .status { padding: 10px 16px; border-radius: 8px; font-size: 14px; margin-bottom: 16px; display: none; }
+  .status.info { background: #dbeafe; color: #1e40af; display: block; }
+  .status.error { background: #fee2e2; color: #991b1b; display: block; }
+  .status.success { background: #d1fae5; color: #065f46; display: block; }
+
+  .hidden { display: none; }
+
+  .canvas-wrap { position: relative; display: inline-block; max-width: 100%; border-radius: 8px; overflow: hidden; }
+  canvas { max-width: 100%; display: block; }
+  .legend { display: flex; gap: 14px; flex-wrap: wrap; margin-top: 12px; font-size: 13px; }
+  .legend .item { display: flex; align-items: center; gap: 6px; }
+  .legend .dot { width: 12px; height: 12px; border-radius: 50%; display: inline-block; }
+
+  .json-panel { background: #1e293b; color: #e2e8f0; font-family: "SF Mono", Consolas, monospace; font-size: 12px; line-height: 1.6; padding: 16px; border-radius: 8px; max-height: 480px; overflow: auto; white-space: pre; }
+</style>
+</head>
+<body>
+<div class="container">
+  <h1>接口99 — 人脸特殊点检测</h1>
+  <div class="subtitle">POST /api/v1/face/special-points · 固定编号 MediaPipe 关键点 + 5 个发际线特殊点（射线与头发分割 mask 交点），返回原图像素坐标</div>
+
+  <div class="card">
+    <div class="upload-row">
+      <input type="file" id="imageFile" accept="image/jpeg,image/png">
+      <button class="btn btn-primary" id="submitBtn" onclick="submitTest()">🚀 提交测试</button>
+      <button class="btn btn-outline" onclick="clearResults()">清空</button>
+    </div>
+    <div class="hint">支持 JPG / PNG；单人正面照效果最佳。发际线点依赖头发分割，秃顶/遮挡时对应字段为 null。</div>
+    <div class="status" id="statusBar"></div>
+  </div>
+
+  <div id="resultsArea" class="hidden">
+    <div class="card">
+      <h2 style="margin-top:0; display:flex; justify-content:space-between; align-items:center">
+        <span>可视化结果（点击图片可放大）</span>
+        <label style="font-size:13px; font-weight:400; display:flex; align-items:center; gap:6px; cursor:pointer">
+          <input type="checkbox" id="showIds" checked onchange="redraw()"> 显示点ID
+        </label>
+      </h2>
+      <div class="canvas-wrap"><canvas id="resultCanvas"></canvas></div>
+      <div class="legend" id="legendBar"></div>
+    </div>
+
+    <div class="card">
+      <h2 style="margin-top:0; display:flex; justify-content:space-between; align-items:center">
+        <span>原始 JSON</span>
+        <button class="btn btn-outline" style="padding:6px 14px; font-size:13px" onclick="copyJson()">复制</button>
+      </h2>
+      <div class="json-panel" id="jsonContent"></div>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<div class="lightbox" id="lightbox" onclick="this.style.display='none'"
+     style="display:none; position:fixed; inset:0; background:rgba(0,0,0,.85); z-index:99; cursor:zoom-out; align-items:center; justify-content:center">
+  <img id="lightboxImg" style="max-width:96vw; max-height:96vh" alt="">
+</div>
+
+<script>
+const API_BASE = window.location.origin;
+const ENDPOINT = '/api/v1/face/special-points';
+
+// 组 → 颜色（与下方 legend 一致）
+const GROUP_COLORS = {
+  eyebrow:      '#ef4444',  // 红
+  eye:          '#3b82f6',  // 蓝
+  mouth:        '#22c55e',  // 绿
+  nose_midline: '#a855f7',  // 紫
+  cheek:        '#f97316',  // 橙
+  face_edge:    '#06b6d4',  // 青
+  hairline:     '#e11d48',  // 玫红（发际线特殊点，大圆+标签）
+};
+const GROUP_LABELS = {
+  eyebrow: '眉毛', eye: '眼睛', mouth: '嘴', nose_midline: '中线鼻',
+  cheek: '面颊', face_edge: '边线', hairline: '发际线特殊点',
+};
+const HAIRLINE_KEYS = ['hair_line_center', 'hair_line_right', 'hair_line_right_right',
+                       'hair_line_left', 'hair_line_left_left'];
+
+let lastImage = null;   // 提交的原图（用于画布底图）
+let lastJson = null;
+let lastData = null;    // 最近一次成功的 data（供「显示点ID」切换时重画）
+
+function $(id) { return document.getElementById(id); }
+
+function setStatus(text, type) {
+  const bar = $('statusBar');
+  bar.textContent = text;
+  bar.className = 'status ' + type;
+}
+
+async function submitTest() {
+  let file = $('imageFile').files[0];
+  if (!file) { setStatus('请先选择一张图片', 'error'); return; }
+
+  const t0 = performance.now();
+  const btn = $('submitBtn');
+  btn.disabled = true; btn.textContent = '⏳ 请求中...';
+  setStatus('正在请求 ' + API_BASE + ENDPOINT + ' ...', 'info');
+  $('resultsArea').classList.add('hidden');
+
+  // 本地预览原图（原图直送，不缩放，坐标即原图像素）
+  lastImage = await loadImage(await file.arrayBuffer());
+
+  const form = new FormData();
+  form.append('image_file', file);
+
+  try {
+    const resp = await fetch(API_BASE + ENDPOINT, { method: 'POST', headers: { 'X-Internal-Token': 'dev-shared-secret-2026' }, body: form });
+    const json = await resp.json();
+    const dt = ((performance.now() - t0) / 1000).toFixed(2);
+    lastJson = json;
+
+    $('jsonContent').textContent = JSON.stringify(json, null, 2);
+    $('resultsArea').classList.remove('hidden');
+
+    if (json.code === 0) {
+      const n = Object.values(json.data.points || {}).filter(Boolean).length;
+      setStatus('✅ 请求成功 (' + dt + 's) — request_id: ' + json.request_id
+                + '，有效点 ' + n + '/' + Object.keys(json.data.points || {}).length
+                + '，hairline_source=' + json.data.hairline_source, 'success');
+      lastData = json.data;
+      renderCanvas(json.data);
+      renderLegend();
+    } else {
+      setStatus('❌ 业务错误 (' + dt + 's) — code: ' + json.code + ' message: ' + json.message, 'error');
+    }
+  } catch (err) {
+    setStatus('❌ 网络错误: ' + err.message, 'error');
+    $('jsonContent').textContent = 'Error: ' + err.message;
+    $('resultsArea').classList.remove('hidden');
+  } finally {
+    btn.disabled = false; btn.textContent = '🚀 提交测试';
+  }
+}
+
+function loadImage(buf) {
+  return new Promise((resolve, reject) => {
+    const img = new Image();
+    img.onload = () => resolve(img);
+    img.onerror = reject;
+    img.src = URL.createObjectURL(new Blob([buf]));
+  });
+}
+
+function renderCanvas(data) {
+  const canvas = $('resultCanvas');
+  const ctx = canvas.getContext('2d');
+  const img = lastImage;
+  const scale = Math.min(1, 900 / img.naturalWidth);   // 画布显示尺寸（坐标按比例缩放）
+  canvas.width = Math.round(img.naturalWidth * scale);
+  canvas.height = Math.round(img.naturalHeight * scale);
+  ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
+
+  const r = Math.max(1.5, 1.6 * scale * 2);            // 点半径随图缩小适度收缩
+  const font = Math.max(9, Math.round(9 * scale * 2));  // 发际线标签字号
+  const idFont = Math.max(8, Math.round(6.5 * scale * 2));  // 关键点ID字号
+  const showIds = $('showIds').checked;
+
+  // 1) 固定关键点：小实心圆 + 白描边 + 点ID
+  for (const [key, pt] of Object.entries(data.points || {})) {
+    if (!pt || HAIRLINE_KEYS.includes(key)) continue;
+    const group = key.split('_')[0];
+    const color = GROUP_COLORS[group] || '#888';
+    const x = pt.x * scale, y = pt.y * scale;
+    drawDot(ctx, x, y, r, color);
+    if (showIds) {
+      const id = key.split('_').pop();                 // 如 eyebrow_107 → 107
+      ctx.font = idFont + 'px sans-serif';
+      ctx.textBaseline = 'alphabetic';
+      ctx.lineWidth = 2.5;
+      ctx.strokeStyle = 'rgba(0,0,0,.75)';             // 黑描边保证任意底色可读
+      ctx.strokeText(id, x + r + 1, y + 3);
+      ctx.fillStyle = '#fff';
+      ctx.fillText(id, x + r + 1, y + 3);
+    }
+  }
+
+  // 2) 发际线特殊点：大空心圆 + 字段名标签
+  for (const key of HAIRLINE_KEYS) {
+    const pt = (data.points || {})[key];
+    if (!pt) continue;
+    const x = pt.x * scale, y = pt.y * scale;
+    ctx.beginPath();
+    ctx.arc(x, y, r * 2, 0, Math.PI * 2);
+    ctx.strokeStyle = GROUP_COLORS.hairline;
+    ctx.lineWidth = Math.max(1.5, r * 0.55);
+    ctx.stroke();
+    drawDot(ctx, x, y, r, GROUP_COLORS.hairline);
+    ctx.font = '600 ' + font + 'px sans-serif';
+    ctx.textBaseline = 'bottom';
+    const label = key.replace('hair_line_', 'HL ');
+    const tw = ctx.measureText(label).width;
+    ctx.fillStyle = 'rgba(0,0,0,.55)';
+    ctx.fillRect(x + r * 2.4, y - font - 4, tw + 8, font + 6);
+    ctx.fillStyle = '#fecdd3';
+    ctx.fillText(label, x + r * 2.6 + 4, y - 2);
+  }
+}
+
+function drawDot(ctx, x, y, r, color) {
+  ctx.beginPath();
+  ctx.arc(x, y, r, 0, Math.PI * 2);
+  ctx.fillStyle = color;
+  ctx.fill();
+  ctx.lineWidth = Math.max(1, r * 0.35);
+  ctx.strokeStyle = 'rgba(255,255,255,.9)';
+  ctx.stroke();
+}
+
+function renderLegend() {
+  const bar = $('legendBar');
+  bar.innerHTML = Object.entries(GROUP_LABELS)
+    .map(([g, label]) => `<span class="item"><span class="dot" style="background:${GROUP_COLORS[g]}"></span>${label}</span>`)
+    .join('');
+}
+
+function clearResults() {
+  $('resultsArea').classList.add('hidden');
+  $('statusBar').className = 'status';
+  $('imageFile').value = '';
+  lastImage = null; lastJson = null; lastData = null;
+}
+
+function redraw() {
+  if (lastData && lastImage) renderCanvas(lastData);
+}
+
+function copyJson() {
+  if (!lastJson) return;
+  navigator.clipboard.writeText(JSON.stringify(lastJson, null, 2))
+    .then(() => setStatus('✅ JSON 已复制到剪贴板', 'success'));
+}
+
+// 点击画布放大
+$('resultCanvas').addEventListener('click', () => {
+  const lb = $('lightbox');
+  $('lightboxImg').src = $('resultCanvas').toDataURL('image/png');
+  lb.style.display = 'flex';
+});
+</script>
+</body>
+</html>