xslandClaude Opus 4.8 38161d1b50 feat(接口5): 发际线PNG生成(真实实现,替换Mock)
复用接口2 预览管线:gender 必填 → 该性别全部发际线叠加图(同接口2预览) +
最佳(order=1)发际线曲线的面部中间点坐标。无生发(不调 ComfyUI)。

- hairline/service.py: generate_hairline_pngs——N张发际线叠图 +
  best_center(面部中轴眉心x × order1曲线在该处的y)
- app.py: /hairline/generate 真实实现,新增 gender 必填(非法→1004),
  返回 hairline_images[].image_base64 + best_hairline_center_point;
  无人脸→1001;重活线程池
- 接口文档/OpenAPI: 接口5 新增 gender 入参 + 输出改 base64(网关改url)
- 测试: test_api 接口5(gender必填/N张/center点),44全绿

实测(5090): female 5张叠图 + center{x,y},~2.5s(无Flux)。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-15 00:20:56 +08:00
2026-06-14 18:23:08 +08:00
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2026-06-13 23:04:37 +08:00
2026-06-14 15:04:34 +08:00

文档索引(按开发机器划分)

系统拆分为两台机器开发:外网网关高性能 workerGPU。下面标清每台机器该读哪些文档。

🌐 两端共享(都要读)

文档 作用
系统架构-网关与高性能后端.md 两层拆分的总设计与契约:拓扑、职责、配置、鉴权、base64→URL、错误处理。两端的接口约定,先读。
接口文档.md 对外 API 契约(字段/错误码)。拆分后保持不变,是字段命名的唯一权威。
旷视具体需求.md 原始需求

🖥️ 高性能 worker 机(GPU

跑完整 app.py + face_analysis,做真正的算法。

文档 作用
接口1-四庭七眼测量-技术实现方案.md 四庭七眼算法方案(MediaPipe / BiSeNet / 标定 / 标注图 / 误差)
接口1-四庭七眼测量-开发任务书.md worker 侧开发任务书(阶段一~十 + 精度验证),AI agent 执行
../OFFLINE_ASSETS.md 离线模型权重/字体清单(内网部署)。worker 需要这些权重

🚪 外网网关机

薄反向代理,不跑算法。

文档 作用
网关-开发任务书.md 网关侧开发任务书(健康检查 / 派发 / 鉴权 / base64→URL / 部署),AI agent 执行

开发顺序建议:worker 先跑通(本机即可开发验证)→ worker 部署到 GPU 机 → 网关接入联调。网关在 worker 就绪前可用本地 stub worker 独立开发。

S
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