本地五官识别：MediaPipe 1.1.1，FaceLandmarker float16/1，478 点。
官方模型：https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/face_landmarker/face_landmarker/float16/1/face_landmarker.task
官方文档：https://developers.google.com/edge/mediapipe/solutions/vision/face_landmarker/python
MediaPipe 与 Face Mesh V2：Apache License 2.0。模型卡另附。
Python 3.12.10 Windows x64 embedded，Python Software Foundation License，见 python/LICENSE.txt。
依赖发行包内的 dist-info 许可文件与 NOTICE 均保留；未剥离第三方版权声明。
landmarks.py 为卡林编写的调用桥接；不调用网络，不识别人名身份，不上传照片。
仅推断时生成临时 PNG，结束或失败后清理。关闭程序或取消请求可停止子进程。
模型在侧脸、遮挡、小脸、逆光照片上可能失败；分区检测改善小脸漏检，仍需检查位置。
现在保存完整 478 点网格，用于五官轮廓保护、眼影和高光定位。
离线皮肤分割：MediaPipe Selfie Multiclass 256x256 float32，Apache License 2.0。
官方模型：https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/image_segmenter/selfie_multiclass_256x256/float32/latest/selfie_multiclass_256x256.tflite
SHA256：C6748B1253A99067EF71F7E26CA71096CD449BAEFA8F101900EA23016507E0E0
模型卡：multiclass-model-card.pdf。六类分割使用 face-skin 通道；概率遮罩结合几何轮廓保护。分割不是像素级真值，逆光、遮挡和低照度可能降低质量。

U2NetP 主体分割：Apache 2.0；模型 4574861 字节；SHA256 309C8469258DDA742793DCE0EBEA8E6DD393174F89934733ECC8B14C76F4DDD8
来源：https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2netp.onnx
原项目：https://github.com/xuebinqin/U-2-Net
模型和本地 masks.py 用于主体/背景蒙版，不向网络发送照片。

