BrainCut Blur Service

Automatische Gesichts- und Kennzeichenunschärfe für N8N-Workflows.
Läuft als Docker-Container auf Unraid mit GPU-Beschleunigung (NVIDIA CUDA).

Ordnerstruktur auf Unraid

/mnt/user/n8n_automation/BrainCut/
├── 01_upload/       ← Videos hier ablegen
├── 02_processing/   ← Blur-Zwischendateien (automatisch)
├── 03_output/       ← Fertige Ausgabedateien
├── 04_done/         ← Quelldateien nach Verarbeitung
├── 05_audio/        ← Musikdateien für Audio-Modus
└── sessions/        ← Session-Status-Dateien (JSON)

Docker-Container installieren

1. Unraid → Apps → Container XML manuell importieren: blur-service/braincut-blur.xml
2. Oder: Unraid → Docker → Container hinzufügen (manuell):
   • Image: crazydevil35/braincut-blur:latest
   • Port: 8080
   • Pfad /data → /mnt/user/n8n_automation/BrainCut
   • Pfad /app/.cache → /mnt/user/appdata/braincut-blur
   • Extra Params: --gpus all

Umgebungsvariablen

GPU-Anforderungen

• NVIDIA GPU mit CUDA-Support
• Unraid: GPU-Passthrough aktiviert
• Nvidia-Driver-Plugin installiert
• Container wird mit --gpus all gestartet

N8N-Workflows importieren

1. N8N öffnen → Workflows → Importieren
2. Folgende Dateien importieren (Reihenfolge egal):
   • N8N-Nodes/BrainCut – Eingang.json
   • N8N-Nodes/BrainCut – Processing.json
   • N8N-Nodes/BrainCut – Wizard.json
3. Workflows aktivieren

Testvideo ablegen und verarbeiten

1. Video in /mnt/user/n8n_automation/BrainCut/01_upload/ kopieren
2. Telegram: scan schicken
3. Wizard führt durch Optionen (Gesicht/Kennzeichen, Audio, Geschwindigkeit)
4. Job startet automatisch

Modelle verwalten

Web-GUI: http://<unraid-ip>:8080

• CenterFace (integriert): frontale Gesichtserkennung
• YOLOv11n/s Kennzeichen: muss über GUI installiert werden (ca. 10–38 MB)

Test-Endpoint:

POST /api/models/test
{ "model_id": "yolov8n-plates-eu", "image": "/data/01_upload/testbild.jpg" }

Render-Endpoint

Der Service übernimmt seit Version 2 das FFmpeg-Rendering direkt (kein /run-shell mehr).

POST /render
{
  "clips": [{ "path": "/mnt/.../video.mp4", "speed_factor": 1.0, "mute_audio": false, "volume_factor": 1.0 }],
  "audio": { "mode": "original" },
  "output_path": "/mnt/.../03_output/fertig.mp4",
  "overwrite": true,
  "move_sources_to": "/mnt/.../04_done",
  "cleanup_paths": []
}

Bekannte Einschränkungen

• Nur ein Job gleichzeitig (weitere Anfragen → 409 Conflict)
• Hochkant-Videos werden erkannt und korrekt rotiert
• Videos ohne Tonspur erhalten automatisch eine stille Audiospur
• Unterschiedliche Auflösungen werden auf 1920px Breite normalisiert

Fehlerbehebung