# Кадр — локальный AI-фоторедактор

Веб-приложение редактирует фотографии по текстовому промпту (через локальный
Codex CLI) и увеличивает разрешение через домашний сервер ComfyUI.

Поддерживаются фотографии JPEG, PNG, WebP и HEIC/HEIF. Файлы HEIC/HEIF
преобразуются на сервере в JPEG с помощью `heic-convert` до передачи в ComfyUI
или Codex.

## Как это работает

- **История версий**: каждая загрузка и каждый результат (редактирование или
  апскейл) сохраняется в папке `history/` как отдельная версия. Можно вернуться
  к любой версии кликом по ней в ленте «История версий» и продолжить правки
  именно с неё — например, отредактировать фото, а затем увеличить разрешение
  уже отредактированного варианта. История переживает перезапуск сервера и
  обновление страницы; хранится последние 50 версий.
- **Редактирование**: сервер передаёт выбранную версию и промпт агенту Codex
  CLI (`codex exec`). Агент редактирует изображение и сохраняет результат.
  Обработка обычно занимает 1–3 минуты.
- **Увеличение разрешения**: 4× upscale через ComfyUI моделью
  `RealESRGAN_x4plus.safetensors` — применяется к выбранной (в том числе
  отредактированной) версии.

## Требования

- Node.js 20 или новее
- Локальный Codex CLI (`codex`) с выполненным входом в аккаунт OpenAI
- Доступ к ComfyUI: `http://192.168.31.240:8188`
- Checkpoint: `sdxl_turbo.safetensors`
- Upscale-модель: `RealESRGAN_x4plus.safetensors`
- Установленные зависимости проекта, включая `heic-convert` (ставится
  командой `npm install`)

## Запуск

```powershell
npm install
npm start
```

## Docker

Образ собирается на базе `node:22-bookworm-slim` (Debian, glibc) — Codex CLI
распространяется как бинарник под glibc и не работает на Alpine/musl.

```powershell
# сборка и запуск
docker compose up -d --build

# или вручную:
docker build -t kadr-photo-editor .
docker run -d --name kadr-photo-editor -p 3000:3000 ^
  -v "$env:USERPROFILE\.codex:/root/.codex" ^
  -v "${PWD}\history:/app/history" ^
  -e COMFY_URL=http://192.168.31.240:8188 ^
  kadr-photo-editor
```

Что важно знать:

- **Авторизация Codex**: контейнер монтирует `~/.codex` хоста в `/root/.codex`
  (auth + config + навыки). Альтернатива — переменная окружения
  `OPENAI_API_KEY`.
- **История версий**: каталог `history/` смонтирован томом, версии переживают
  пересоздание контейнера.
- **ComfyUI**: задаётся через `COMFY_URL` (по умолчанию
  `http://192.168.31.240:8188`); из контейнера адрес доступен как исходящий
  адрес локальной сети.
- **Порт**: по умолчанию 3000, меняется через `PORT`.

## Сборка образа в Gitea (Actions)

Репозиторий: `https://git.byte-mate.ru/Coder/photo-editor` (ветка `main`).
Workflow лежит в `.gitea/workflows/build.yml` и запускается **вручную**:
вкладка **Actions** → **Run workflow** → выбрать ветку → нажать кнопку.

После успешного прогона образ публикуется во встроенный registry Gitea:

```powershell
docker pull git.byte-mate.ru/coder/photo-editor:latest
docker run -d --name kadr-photo-editor -p 3000:3000 ^
  -v "$env:USERPROFILE\.codex:/root/.codex" ^
  -v "${PWD}\history:/app/history" ^
  -e COMFY_URL=http://192.168.31.240:8188 ^
  git.byte-mate.ru/coder/photo-editor:latest
```

Требования для работы кнопки:

1. **Actions включены** на инстансе (уже включены).
2. **Зарегистрирован runner** (`act_runner`) — уже работает
   («Runner-10C-32Gb»).
3. **Секрет `GIT_PASSWORD`** в репозитории (Settings → Actions → Secrets):
   Personal Access Token с правами на пакеты. Имена `GITEA_TOKEN` /
   `GITHUB_TOKEN` зарезервированы Gitea и не создаются.
4. Образ публикуется в `git.byte-mate.ru/coder/photo-editor` (теги `latest` и
   имя ветки; путь в registry обязательно в нижнем регистре).

Если runner ещё не зарегистрирован:

   ```bash
   # токен регистрации: Администрирование → Actions → Runners → Create new runner
   docker run -d --name gitea-runner --restart always \
     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
     -v gitea-runner:/data \
     -e GITEA_INSTANCE_URL=https://git.byte-mate.ru \
     -e GITEA_RUNNER_REGISTRATION_TOKEN=<token> \
     gitea/act_runner:latest
   ```

3. После регистрации нажмите «Run workflow» — образ соберётся Buildx'ом и
   уедет в registry.

## Тест скорости моделей Codex (ветка testing)

Сервер умеет переопределять модель и уровень рассуждений через переменные
окружения (без правки `~/.codex/config.toml`):

```powershell
$env:CODEX_MODEL = "gpt-5.6-luna"; $env:CODEX_REASONING_EFFORT = "low"
npm start
```

Проверено на ветке `testing`: одинаковое фото 512×512 и один промпт,
замер полного цикла редактирования:

| Конфигурация | Время | Токены |
|---|---|---|
| `gpt-5.6-sol` + effort high (как сейчас) | 73.9 s | 15 286 |
| `gpt-5.6-sol` + effort low | 61.7 s | 29 760 |
| `gpt-5.6-luna` (default medium) | 68.6 s | 52 005 |
| `gpt-5.4-mini` (default medium) | 82.1 s | 19 437 |
| `gpt-5.2-codex`, `gpt-5.2-codex-mini` | — | недоступны для ChatGPT-аккаунта (API 400) |

Выводы:

- **Выбор модели почти не влияет на время** (60–82 s): узкое место — вызов
  image-модели при редактировании, а не агентная модель.
- Единственный заметный выигрыш — `CODEX_REASONING_EFFORT=low` (~17%).
  Кстати, у `gpt-5.6-sol` low — это значение по умолчанию; в
  `~/.codex/config.toml` оно переопределено на `high`, поэтому редактирование
  такое долгое.
- Для радикального ускорения нужно уменьшать разрешение исходника для шага
  редактирования (медленнее при 1200×800, чем при 512×512) — но тогда
  результат будет меньшего размера.