Monica最新版

Monica 是一款跨平台桌面图像编辑软件，它融合了传统图像处理与深度学习增强技术，为用户提供灵活、可扩展的图像编辑体验。以下是对 Monica 的全面介绍，包括其架构设计、功能亮点、技术实现及未来发展方向。

🧪 技术栈概览

Monica 采用现代技术构建，兼顾性能与开发效率：

这种混合架构使得 Monica 能在不同平台上保持一致的用户体验，同时利用底层 C++ 实现高性能图像处理逻辑。

✨ 核心功能一览

📷 图像处理功能

• 格式支持丰富
  • 导入：JPG、PNG、WebP、SVG、HDR、HEIC
  • RAW 支持：CR2、CR3 等相机原生格式
  • 导出：JPG、PNG、WebP
• 基础编辑
  • 图像放大预览
  • 局部模糊、马赛克
  • 涂鸦、绘制形状、添加文字
  • 图像取色器
  • 几何变换：翻转、旋转、缩放、错切
  • 多种形状裁剪（矩形、圆形、自定义路径）
• 调色与滤镜
  • 参数调整：对比度、色调、饱和度、亮度、色温、高光、阴影
  • 内置 50+ 可调节滤镜，支持个性化风格定制
• 合成与实验性功能
  • 多图合成 GIF
  • 快速验证 OpenCV 算法，支持参数调试

🤖 基于深度学习的图像增强功能

Monica 集成了多种 AI 驱动的功能，提升图像编辑智能化水平：

这些功能依赖部署在云端的深度学习服务，用户需在“通用设置”中配置服务地址即可使用。

🛠️ 技术实现细节

1. CV 算法模块

图像处理核心由 C++ 编写，基于 OpenCV 实现，封装为 JNI 接口供 Kotlin 调用。

支持平台与编译说明：

• Mac（Intel & Apple Silicon）：使用 CLion 编译，生成 libMonicaImageProcess.dylib 和 libMonicaImageProcess_aarch64.dylib
• Windows：使用 Visual Studio 2022 编译，生成 MonicaImageProcess.dll，依赖 opencv_world481.dll
• Linux：使用 CLion 编译，生成 libMonicaImageProcess.so

所需依赖库（部分）：

• LibRaw（用于 RAW 文件解析）
• Libheif（支持 HEIC/HEIF 格式）
• aom / dav1d（AV1 解码器）
• PNG / zlib（图像压缩与解压）

2. 深度学习服务模块

AI 功能依托部署在服务器上的模型提供，通过 HTTP 接口进行通信。

主要服务接口示例：

• /api/sketchDrawing：生成素描画
• /api/faceDetect：人脸检测
• /api/faceLandMark：人脸关键点识别
• /api/faceSwap：人脸替换
• /api/cartoon?type=1：图像漫画风格转换

注：目前服务尚未公开云端部署，开发者建议有兴趣者自行本地搭建。

🚀 开发计划与展望

当前已完成：

• 多格式图像导入导出支持
• 图像基础编辑功能完善
• 深度学习模块集成
• 插件机制初步探索

近期 TODO List：