- 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>
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第一步 使用接口9 头发遮罩生成 的算法获取 mask
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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
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1、原始换发型工作的遮罩用第一步算出来的遮罩
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2、然后换发型得到遮罩区域发际线的图片。
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3、严格按照遮罩区域把图片贴回到原图上面。
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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。
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最后一步返回生成特定样式的图片。 |