Family Photo Archive Семейный Фотоархив

Extracts white border regions from all 232 scans. Averages them to detect consistent color cast, vignetting, and dust spots introduced by the scanner hardware. Извлекает белые области границ из всех 232 сканов. Усредняет их для обнаружения цветового сдвига, виньетирования и пылинок, вносимых сканером.

Divides each scan by the scanner profile to remove hardware-introduced artifacts. Like calibrating a scientific instrument before each measurement. Делит каждый скан на профиль сканера для удаления аппаратных артефактов. Как калибровка научного прибора перед каждым измерением.

Detects photo boundaries using contour detection. Over-crops by 1% to remove printed borders and rounded corners from original prints. Определяет границы фотографии с помощью обнаружения контуров. Обрезает с запасом 1% для удаления печатных рамок и скруглённых углов.

Grayscale -> GaussianBlur -> Threshold(235) -> MorphClose
-> FindContours -> Filter(area > 5%) -> BoundingRect -> Over-crop 1%

Generates 5 color correction variants using different strategies: subject-aware white balance, CLAHE, histogram equalization, warm shift, and neutral balance. Генерирует 5 вариантов цветокоррекции с разными стратегиями: баланс белого по объекту, CLAHE, выравнивание гистограмм, тёплый сдвиг и нейтральный баланс.

AI committee evaluates all 5 color variants. Multiple models vote on which correction looks most natural. Picks the winning parameters by consensus. ИИ-комитет оценивает все 5 цветовых вариантов. Несколько моделей голосуют за наиболее естественную коррекцию. Выбирает лучшие параметры консенсусом.

Applies the winning color correction parameters chosen by the Quality Judge. Subject-aware white balance weighted toward the main subject to preserve skin tones. Применяет параметры цветокоррекции, выбранные судьёй качества. Баланс белого с учётом объекта для сохранения тонов кожи.

GFPGAN and CodeFormer restore damaged faces. Real-ESRGAN removes scanner noise. All running locally on Apple Silicon with MPS Metal acceleration. GFPGAN и CodeFormer восстанавливают повреждённые лица. Real-ESRGAN удаляет шум сканера. Всё работает локально на Apple Silicon с ускорением MPS Metal.

Automatically detects B&W and sepia photos via saturation analysis. Colorizes using DDColor with Apple Metal acceleration. Only applies when needed. Автоматически определяет ч/б и сепия-фотографии через анализ насыщенности. Колоризация DDColor с ускорением Apple Metal. Применяется только при необходимости.

Detects faces with InsightFace, extracts 512-dimensional embeddings. DBSCAN clusters the same person across decades. Name once, auto-tag everywhere. Обнаруживает лица с InsightFace, извлекает 512-мерные эмбеддинги. DBSCAN кластеризует одного человека через десятилетия. Назовите раз -- тег везде.

Four AI models analyze each photo: description, era estimation, mood, setting, objects, people count. Committee consensus produces structured JSON for search. Четыре ИИ-модели анализируют каждую фотографию: описание, эпоха, настроение, обстановка, объекты, люди. Консенсус комитета формирует JSON для поиска.

Reads Russian/Cyrillic handwriting on photo backs using Apple Vision framework. Transliterates and translates. Pairs with front image in metadata. Читает русский/кириллический почерк на обороте фотографий с помощью Apple Vision. Транслитерирует и переводит. Связывает с лицевым изображением.

Static HTML with masonry gallery, full-text tag search, era filters, face group navigation, and interactive comparison slider between all processing layers. Статический HTML с масонской галереей, полнотекстовым поиском по тегам, фильтрами эпох, навигацией по группам лиц и интерактивным сравнением слоёв обработки.