lovart3/Real-ESRGAN_API_文档.md

# Real-ESRGAN API 接口文档

## 服务信息

- **服务地址**: http://156.225.27.52:5233（通过frpc穿透）
- **本地端口**: 8002（仅服务器内部访问）
- **远程端口**: 5233（外部访问端口）
- **API版本**: 1.0.0
- **模型**: Real-ESRGAN_x4plus（图像超分辨率模型）
- **框架**: FastAPI
- **API文档**: http://156.225.27.52:5233/docs
- **OpenAPI规范**: http://156.225.27.52:5233/openapi.json
- **API密钥**: 所有核心接口需要API密钥认证（详见下方认证说明）

---

## 认证方式

所有核心接口（`/upscale/file`、`/upscale/base64` 和 `/upscale/url`）需要在请求头中添加API密钥：

**请求头**:
```
X-API-Key: realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw
```

**注意**: 以下端点无需API密钥：
- `GET /` - 根端点（服务状态检查）
- `GET /health` - 健康检查
- `GET /api-key-info` - API密钥信息
- `GET /models` - 支持的模型列表

---

## 接口列表

### 1. 根端点 - 服务状态检查

**接口地址**: `GET /`

**描述**: 检查服务是否正常运行

**请求示例**:
```bash
curl http://156.225.27.52:5233/
```

**响应示例**:
```json
{
    "message": "Real-ESRGAN API 服务运行正常",
    "version": "1.0.0",
    "model": "RealESRGAN_x4plus",
    "scale": 4
}
```

---

### 2. 健康检查

**接口地址**: `GET /health`

**描述**: 检查服务健康状态和模型加载状态（无需API密钥）

**请求示例**:
```bash
curl http://156.225.27.52:5233/health
```

**响应示例**:
```json
{
    "status": "healthy",
    "model_loaded": true,
    "model": "RealESRGAN_x4plus",
    "scale": 4,
    "device": "cuda"
}
```

---

### 3. API密钥信息

**接口地址**: `GET /api-key-info`

**描述**: 获取API密钥使用说明（无需API密钥）

**请求示例**:
```bash
curl http://156.225.27.52:5233/api-key-info
```

**响应示例**:
```json
{
    "api_key_name": "X-API-Key",
    "description": "请在请求头中添加API密钥"
}
```

---

### 4. 支持的模型列表

**接口地址**: `GET /models`

**描述**: 获取所有支持的模型列表（无需API密钥）

**请求示例**:
```bash
curl http://156.225.27.52:5233/models
```

**响应示例**:
```json
{
    "models": [
        {
            "name": "RealESRGAN_x2plus",
            "scale": 2,
            "description": "2倍放大模型"
        },
        {
            "name": "RealESRGAN_x4plus",
            "scale": 4,
            "description": "4倍放大模型（推荐）"
        },
        {
            "name": "RealESRGAN_x8plus",
            "scale": 8,
            "description": "8倍放大模型"
        },
        {
            "name": "RealESRGAN_animevideov3",
            "scale": 4,
            "description": "动漫视频模型"
        }
    ]
}
```

---

### 5. 文件上传方式放大图像

**接口地址**: `POST /upscale/file`

**描述**: 通过文件上传方式对图片进行超分辨率处理（需要API密钥）

**Content-Type**: `multipart/form-data`

**请求头**:
```
X-API-Key: realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw
```

**请求参数**:
| 参数名 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|--------|------|------|--------|------|
| file | File | 是 | - | 图片文件（支持常见图片格式） |
| scale | int | 否 | 4 | 放大倍数（2, 4, 8） |
| model_name | string | 否 | RealESRGAN_x4plus | 模型名称 |
| tile | int | 否 | 0 | 分块大小（0=不使用分块，可根据显存调整） |
| half | bool | 否 | false | 是否使用FP16（降低显存需求） |

**请求示例 (cURL)**:
```bash
curl -X POST http://156.225.27.52:5233/upscale/file \
  -H "X-API-Key: realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw" \
  -F "file=@/path/to/your/image.jpg" \
  -F "scale=4" \
  -F "model_name=RealESRGAN_x4plus"
```

**请求示例 (Python)**:
```python
import requests

url = "http://156.225.27.52:5233/upscale/file"
headers = {
    "X-API-Key": "realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw"
}
files = {"file": open("image.jpg", "rb")}
params = {
    "scale": 4,
    "model_name": "RealESRGAN_x4plus",
    "tile": 0,
    "half": False
}
response = requests.post(url, files=files, headers=headers, params=params)

# 保存结果
with open("result.png", "wb") as f:
    f.write(response.content)

print(f"处理时间: {response.headers.get('X-Processing-Time')} 秒")
print(f"放大倍数: {response.headers.get('X-Scale')}x")
print(f"使用模型: {response.headers.get('X-Model')}")
```

**请求示例 (JavaScript/Node.js)**:
```javascript
const FormData = require('form-data');
const fs = require('fs');
const axios = require('axios');

const form = new FormData();
form.append('file', fs.createReadStream('image.jpg'));
form.append('scale', '4');
form.append('model_name', 'RealESRGAN_x4plus');

axios.post('http://156.225.27.52:5233/upscale/file', form, {
  headers: {
    ...form.getHeaders(),
    'X-API-Key': 'realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw'
  },
  responseType: 'arraybuffer'
})
.then(response => {
  fs.writeFileSync('result.png', response.data);
  console.log('处理时间:', response.headers['x-processing-time'], '秒');
  console.log('放大倍数:', response.headers['x-scale'], 'x');
});
```

**响应**:
- **Content-Type**: `image/png`
- **Body**: PNG格式的图片二进制数据（超分辨率处理后的图片）
- **Headers**:
  - `X-Processing-Time`: 处理时间（秒）
  - `X-Scale`: 放大倍数
  - `X-Model`: 使用的模型名称

**错误响应**:
```json
{
    "detail": "Invalid API key"
}
```
（当API密钥无效或缺失时）

---

### 6. Base64方式放大图像

**接口地址**: `POST /upscale/base64`

**描述**: 通过Base64编码方式对图片进行超分辨率处理（需要API密钥）

**Content-Type**: `application/json`

**请求头**:
```
X-API-Key: realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw
```

**请求体**:
```json
{
    "image_base64": "base64编码的图片字符串",
    "scale": 4,
    "model_name": "RealESRGAN_x4plus"
}
```

**请求参数**:
| 参数名 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|--------|------|------|--------|------|
| image_base64 | string | 是 | - | Base64编码的图片数据 |
| scale | int | 否 | 4 | 放大倍数（2, 4, 8） |
| model_name | string | 否 | RealESRGAN_x4plus | 模型名称 |
| tile | int | 否 | 0 | 分块大小（Query参数） |
| half | bool | 否 | false | 是否使用FP16（Query参数） |

**请求示例 (cURL)**:
```bash
curl -X POST http://156.225.27.52:5233/upscale/base64 \
  -H "X-API-Key: realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image_base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
    "scale": 4,
    "model_name": "RealESRGAN_x4plus"
  }'
```

**请求示例 (Python)**:
```python
import requests
import base64

# 读取图片并转换为base64
with open("image.jpg", "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

url = "http://156.225.27.52:5233/upscale/base64"
headers = {
    "X-API-Key": "realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "image_base64": image_base64,
    "scale": 4,
    "model_name": "RealESRGAN_x4plus"
}
params = {
    "tile": 0,
    "half": False
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    # 保存结果
    result_image = base64.b64decode(result["image_base64"])
    with open("result.png", "wb") as f:
        f.write(result_image)
    print(f"✅ 成功! 处理时间: {result['processing_time']:.2f}秒")
```

**请求示例 (JavaScript/Node.js)**:
```javascript
const fs = require('fs');
const axios = require('axios');

// 读取图片并转换为base64
const imageBuffer = fs.readFileSync('image.jpg');
const imageBase64 = imageBuffer.toString('base64');

axios.post('http://156.225.27.52:5233/upscale/base64', {
  image_base64: imageBase64,
  scale: 4,
  model_name: 'RealESRGAN_x4plus'
}, {
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'X-API-Key': 'realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw'
  },
  params: {
    tile: 0,
    half: false
  }
})
.then(response => {
  if (response.data.success) {
    const resultImage = Buffer.from(response.data.image_base64, 'base64');
    fs.writeFileSync('result.png', resultImage);
    console.log('处理时间:', response.data.processing_time, '秒');
  }
});
```

**响应示例**:
```json
{
    "success": true,
    "image_base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
    "processing_time": 2.345,
    "scale": 4,
    "model": "RealESRGAN_x4plus"
}
```

**响应参数**:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|--------|------|------|
| success | boolean | 是否成功 |
| image_base64 | string | Base64编码的结果图片（PNG格式） |
| processing_time | number | 处理时间（秒） |
| scale | int | 放大倍数 |
| model | string | 使用的模型名称 |

---

### 7. URL方式放大图像（上传到S3）

**接口地址**: `POST /upscale/url`

**描述**: 通过图片URL对图片进行超分辨率处理，处理后的图片自动上传到S3存储桶并返回URL（需要API密钥）

**Content-Type**: `application/json`

**请求头**:
```
X-API-Key: realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw
```

**请求体**:
```json
{
    "image_url": "https://example.com/image.jpg",
    "scale": 4,
    "model_name": "RealESRGAN_x4plus"
}
```

**请求参数**:
| 参数名 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|--------|------|------|--------|------|
| image_url | string | 是 | - | 图片的URL地址 |
| scale | int | 否 | 4 | 放大倍数（2, 4, 8） |
| model_name | string | 否 | RealESRGAN_x4plus | 模型名称 |
| tile | int | 否 | 0 | 分块大小（Query参数） |
| half | bool | 否 | false | 是否使用FP16（Query参数） |

**请求示例 (cURL)**:
```bash
curl -X POST http://156.225.27.52:5233/upscale/url \
  -H "X-API-Key: realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image_url": "https://example.com/image.jpg",
    "scale": 4,
    "model_name": "RealESRGAN_x4plus"
  }'
```

**请求示例 (Python)**:
```python
import requests

url = "http://156.225.27.52:5233/upscale/url"
headers = {
    "X-API-Key": "realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "image_url": "https://example.com/image.jpg",
    "scale": 4,
    "model_name": "RealESRGAN_x4plus"
}
params = {
    "tile": 0,
    "half": False
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print(f"✅ 成功!")
    print(f"处理后的图片URL: {result['image_url']}")
    print(f"下载时间: {result['download_time']:.2f}秒")
    print(f"处理时间: {result['processing_time']:.2f}秒")
    print(f"上传时间: {result['upload_time']:.2f}秒")
    print(f"总时间: {result['total_time']:.2f}秒")
```

**请求示例 (JavaScript/Node.js)**:
```javascript
const axios = require('axios');

axios.post('http://156.225.27.52:5233/upscale/url', {
  image_url: 'https://example.com/image.jpg',
  scale: 4,
  model_name: 'RealESRGAN_x4plus'
}, {
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'X-API-Key': 'realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw'
  },
  params: {
    tile: 0,
    half: false
  }
})
.then(response => {
  if (response.data.success) {
    console.log('✅ 成功!');
    console.log('处理后的图片URL:', response.data.image_url);
    console.log('下载时间:', response.data.download_time, '秒');
    console.log('处理时间:', response.data.processing_time, '秒');
    console.log('上传时间:', response.data.upload_time, '秒');
    console.log('总时间:', response.data.total_time, '秒');
  }
})
.catch(error => {
  console.error('❌ 失败:', error.response?.data || error.message);
});
```

**响应示例**:
```json
{
    "success": true,
    "image_url": "https://s3.1080p.hk/jsxiangche/realesrgan/20260104/abc123def456.png",
    "processing_time": 2.345,
    "download_time": 0.856,
    "upload_time": 0.234,
    "total_time": 3.435,
    "scale": 4,
    "model": "RealESRGAN_x4plus"
}
```

**响应参数**:
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|--------|------|------|
| success | boolean | 是否成功 |
| image_url | string | 处理后的图片在S3中的URL地址 |
| processing_time | number | 图片处理时间（秒） |
| download_time | number | 图片下载时间（秒） |
| upload_time | number | 图片上传到S3的时间（秒） |
| total_time | number | 总耗时（秒） |
| scale | int | 放大倍数 |
| model | string | 使用的模型名称 |

**注意事项**:
- 此接口需要S3存储功能已启用（`USE_S3_STORAGE=true`）
- 图片URL必须可公开访问
- 支持的图片格式：JPG, PNG, JPEG等常见格式
- 图片大小限制：最大50MB
- 处理后的图片会自动上传到S3存储桶并返回可访问的URL

---

## 服务管理

Real-ESRGAN API服务通过systemd管理，支持自动启动和崩溃自动重启。

### 服务状态检查

```bash
# 查看服务状态
systemctl status realesrgan-api.service

# 查看服务日志
journalctl -u realesrgan-api.service -f

# 查看最近100行日志
journalctl -u realesrgan-api.service -n 100
```

### 服务控制命令

```bash
# 启动服务
systemctl start realesrgan-api.service

# 停止服务
systemctl stop realesrgan-api.service

# 重启服务
systemctl restart realesrgan-api.service

# 重新加载配置（无需重启）
systemctl reload realesrgan-api.service

# 查看服务状态
systemctl status realesrgan-api.service
```

### 自动启动配置

服务已配置为系统启动时自动启动，崩溃后自动重启：

- **自动启动**: 服务已启用（`systemctl enable realesrgan-api.service`）
- **崩溃重启**: `Restart=always`，服务崩溃后自动重启
- **重启延迟**: `RestartSec=10`，崩溃后等待10秒再重启
- **重启策略**: 服务异常退出时会自动重启，无需手动干预

### 服务配置

服务配置文件位置：`/etc/systemd/system/realesrgan-api.service`

主要配置项：
- **工作目录**: `/root/realesrgan-api`
- **运行用户**: `root`
- **GPU设备**: `CUDA_VISIBLE_DEVICES=1`（使用GPU1）
- **S3存储**: 已启用，环境变量已配置
- **日志输出**: 通过systemd journal管理

### 日志查看

```bash
# 实时查看日志
journalctl -u realesrgan-api.service -f

# 查看今天的日志
journalctl -u realesrgan-api.service --since today

# 查看最近的错误日志
journalctl -u realesrgan-api.service -p err -n 50
```

---

## 错误码说明

| HTTP状态码 | 说明 |
|-----------|------|
| 200 | 请求成功 |
| 400 | 请求参数错误（如文件格式不支持、图片URL无效等） |
| 401 | 未授权（API密钥无效或缺失） |
| 422 | 请求参数验证失败 |
| 500 | 服务器内部错误（如处理失败、S3上传失败等） |

---

## 注意事项

1. **服务地址**: 
   - 外部访问地址：http://156.225.27.52:5233（通过frpc穿透）
   - 本地端口：8002（仅服务器内部访问）
   - 远程端口：5233（外部访问端口）

2. **API密钥认证**: 
   - 所有核心接口（`/upscale/file`、`/upscale/base64` 和 `/upscale/url`）都需要在请求头中添加 `X-API-Key`
   - API密钥：`realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw`
   - 健康检查、模型列表、API密钥信息等端点无需密钥

3. **支持的图片格式**: 所有常见图片格式（JPG, PNG, JPEG等）

4. **输出格式**: 所有接口返回PNG格式的图片

5. **文件大小限制**: 
   - 上传文件：建议不超过50MB
   - URL方式：图片下载大小限制50MB

6. **处理时间**: 处理时间取决于图片大小和服务器负载，通常在1-10秒之间

7. **放大倍数**: 支持2x、4x、8x放大，根据模型而定

8. **模型选择**: 
   - `RealESRGAN_x4plus`：推荐，4倍放大，适合大多数场景
   - `RealESRGAN_x2plus`：2倍放大，处理速度快
   - `RealESRGAN_x8plus`：8倍放大，需要更多显存
   - `RealESRGAN_animevideov3`：动漫视频模型，4倍放大

9. **S3存储功能**: 
   - `/upscale/url` 接口需要S3存储功能启用
   - S3配置可通过环境变量设置
   - 处理后的图片会自动上传到S3并返回可访问的URL

10. **CORS**: 服务已配置CORS，支持跨域请求

11. **服务管理**: 
    - 服务通过systemd管理，服务名称：`realesrgan-api.service`
    - 系统重启后服务会自动启动（已启用）
    - 服务崩溃后会在10秒内自动重启（`Restart=always`）
    - 日志通过systemd journal管理，使用 `journalctl -u realesrgan-api.service` 查看
    - 服务控制命令：`systemctl start/stop/restart/status realesrgan-api.service`

---

## 完整使用示例

### Python完整示例

```python
import requests
import base64
from pathlib import Path

API_KEY = "realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw"
BASE_URL = "http://156.225.27.52:5233"

# 方法1: 文件上传
def upscale_file(image_path):
    url = f"{BASE_URL}/upscale/file"
    headers = {"X-API-Key": API_KEY}
    
    with open(image_path, "rb") as f:
        files = {"file": f}
        params = {"scale": 4, "model_name": "RealESRGAN_x4plus"}
        response = requests.post(url, files=files, headers=headers, params=params)
    
    if response.status_code == 200:
        output_path = Path(image_path).stem + "_upscaled.png"
        with open(output_path, "wb") as f:
            f.write(response.content)
        print(f"✅ 成功! 结果已保存到: {output_path}")
        return output_path
    else:
        print(f"❌ 失败: {response.json()}")
        return None

# 方法2: Base64
def upscale_base64(image_path):
    url = f"{BASE_URL}/upscale/base64"
    headers = {
        "X-API-Key": API_KEY,
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    
    data = {
        "image_base64": image_base64,
        "scale": 4,
        "model_name": "RealESRGAN_x4plus"
    }
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        result_image = base64.b64decode(result["image_base64"])
        output_path = Path(image_path).stem + "_upscaled.png"
        with open(output_path, "wb") as f:
            f.write(result_image)
        print(f"✅ 成功! 处理时间: {result['processing_time']:.2f}秒")
        return output_path
    else:
        print(f"❌ 失败: {response.json()}")
        return None

# 方法3: URL方式（上传到S3）
def upscale_url(image_url):
    url = f"{BASE_URL}/upscale/url"
    headers = {
        "X-API-Key": API_KEY,
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "image_url": image_url,
        "scale": 4,
        "model_name": "RealESRGAN_x4plus"
    }
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        print(f"✅ 成功!")
        print(f"处理后的图片URL: {result['image_url']}")
        print(f"总时间: {result['total_time']:.2f}秒")
        return result["image_url"]
    else:
        print(f"❌ 失败: {response.json()}")
        return None

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    image_path = "test_image.jpg"
    
    # 使用文件上传方式
    upscale_file(image_path)
    
    # 或使用Base64方式
    # upscale_base64(image_path)
    
    # 或使用URL方式
    # upscale_url("https://example.com/image.jpg")
```

### JavaScript/Node.js完整示例

```javascript
const FormData = require('form-data');
const fs = require('fs');
const axios = require('axios');
const path = require('path');

const API_KEY = 'realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw';
const BASE_URL = 'http://156.225.27.52:5233';

// 方法1: 文件上传
async function upscaleFile(imagePath) {
    const form = new FormData();
    form.append('file', fs.createReadStream(imagePath));
    form.append('scale', '4');
    form.append('model_name', 'RealESRGAN_x4plus');
    
    try {
        const response = await axios.post(`${BASE_URL}/upscale/file`, form, {
            headers: {
                ...form.getHeaders(),
                'X-API-Key': API_KEY
            },
            responseType: 'arraybuffer'
        });
        
        const outputPath = path.parse(imagePath).name + '_upscaled.png';
        fs.writeFileSync(outputPath, response.data);
        console.log(`✅ 成功! 结果已保存到: ${outputPath}`);
        return outputPath;
    } catch (error) {
        console.error('❌ 失败:', error.response?.data || error.message);
        return null;
    }
}

// 方法2: Base64
async function upscaleBase64(imagePath) {
    const imageBuffer = fs.readFileSync(imagePath);
    const imageBase64 = imageBuffer.toString('base64');
    
    try {
        const response = await axios.post(`${BASE_URL}/upscale/base64`, {
            image_base64: imageBase64,
            scale: 4,
            model_name: 'RealESRGAN_x4plus'
        }, {
            headers: {
                'Content-Type': 'application/json',
                'X-API-Key': API_KEY
            }
        });
        
        if (response.data.success) {
            const outputPath = path.parse(imagePath).name + '_upscaled.png';
            const resultImage = Buffer.from(response.data.image_base64, 'base64');
            fs.writeFileSync(outputPath, resultImage);
            console.log(`✅ 成功! 处理时间: ${response.data.processing_time.toFixed(2)}秒`);
            return outputPath;
        }
    } catch (error) {
        console.error('❌ 失败:', error.response?.data || error.message);
        return null;
    }
}

// 方法3: URL方式（上传到S3）
async function upscaleUrl(imageUrl) {
    try {
        const response = await axios.post(`${BASE_URL}/upscale/url`, {
            image_url: imageUrl,
            scale: 4,
            model_name: 'RealESRGAN_x4plus'
        }, {
            headers: {
                'Content-Type': 'application/json',
                'X-API-Key': API_KEY
            }
        });
        
        if (response.data.success) {
            console.log('✅ 成功!');
            console.log('处理后的图片URL:', response.data.image_url);
            console.log('总时间:', response.data.total_time.toFixed(2), '秒');
            return response.data.image_url;
        }
    } catch (error) {
        console.error('❌ 失败:', error.response?.data || error.message);
        return null;
    }
}

// 使用示例
(async () => {
    const imagePath = 'test_image.jpg';
    
    // 使用文件上传方式
    await upscaleFile(imagePath);
    
    // 或使用Base64方式
    // await upscaleBase64(imagePath);
    
    // 或使用URL方式
    // await upscaleUrl('https://example.com/image.jpg');
})();
```

---

## 交互式API文档

访问 http://156.225.27.52:5233/docs 可以在浏览器中查看交互式API文档（Swagger UI），支持在线测试接口。

**注意**: 在Swagger UI中测试需要API密钥的接口时，需要先点击右上角的"Authorize"按钮（如果有），或者直接在请求头中添加 `X-API-Key`。

---

## API密钥

当前API密钥：
```
realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw
```

**请求头格式**:
```
X-API-Key: realesrgan_sk_live_MAPF4kLW5QinFz5BO96w-oVk09WnmvBZSyNDG8AxUgo7HGlqssJ4y1XZ38SyQsG9QCsYYOLcp9df6Ku1Jw78Pw
```

**安全提示**: 
- 请妥善保管API密钥，不要将其暴露在客户端代码中
- 建议通过环境变量或配置文件管理API密钥

---

## S3存储配置

如果使用 `/upscale/url` 接口，需要配置S3存储。配置方式如下：

**环境变量**:
```bash
USE_S3_STORAGE=true
MINIO_S3_ENDPOINT=s3.1080p.hk
MINIO_S3_USE_SSL=true
MINIO_S3_BUCKET=jsxiangche
MINIO_S3_ACCESS_KEY=AEvT1p0wSNjow3Asu9NV
MINIO_S3_SECRET_KEY=u8nzFl1S6dNoT5PQaQhkHz8Du6iX0hVnPswtvHhs
MINIO_S3_REGION=us-east-1
```

**说明**:
- `USE_S3_STORAGE`: 必须设置为 `true` 才能启用S3上传功能
- 处理后的图片会保存到S3存储桶中，路径格式：`realesrgan/YYYYMMDD/UUID.png`
- 返回的URL可以直接访问和下载