利用PWA技术让DDColor具备离线访问能力
在老照片修复逐渐从专业领域走向家庭数字记忆重建的今天，越来越多用户希望能在没有稳定网络的环境下，依然流畅地为黑白影像赋予色彩。然而现实是，大多数AI图像处理工具仍高度依赖云端连接——上传、等待推理、下载结果，整个流程不仅耗时，还受限于网络质量。一旦断网，应用即刻“瘫痪”。
这正是我们思考改造 DDColor 的起点：它已经是一个基于 ComfyUI 的高效黑白上色工具，支持人物与建筑场景的智能修复，但若能摆脱对持续联网的依赖，它的使用边界将被大大拓展。
于是我们引入了 PWA（Progressive Web App）技术。不是为了追赶潮流，而是为了解决一个真实的问题——如何让用户在地铁隧道里、在飞机上、在信号微弱的老宅中，依然可以打开这个工具，上传一张泛黄的照片，并提交修复任务？
答案并不复杂：把 Web 应用做得更像原生应用，让它能“记住自己”，即使离线也能运行核心界面，等网络恢复后再同步任务。而这，正是 PWA 擅长的事。
PWA 并非某种神秘框架，而是一组现代浏览器能力的集成运用。其核心在于三个关键组件：Service Worker、Web App Manifest 和 HTTPS。它们共同作用，使网页不再只是“一次性的访问页面”，而是可安装、可缓存、可后台运行的“类原生”应用。
其中最核心的是Service Worker——一个运行在浏览器后台的脚本，独立于主页面线程，能够拦截所有网络请求。我们在 DDColor 中注册了一个service-worker.js，在用户首次访问时预加载静态资源到 Cache Storage：
const CACHE_NAME = 'ddcolor-v1'; const urlsToCache = [ './', './index.html', './css/app.css', './js/app.js', './js/comfy-ui-client.js', './images/logo.png' ]; self.addEventListener('install', event => { event.waitUntil( caches.open(CACHE_NAME) .then(cache => cache.addAll(urlsToCache)) ); });这样一来，当用户第二次打开应用，哪怕此时完全没有网络，Service Worker 依然可以从本地缓存中返回 HTML 和基础资源，保证界面正常加载。这种“优先读缓存，失败再走网络”的策略，在 fetch 事件中实现得非常简洁：
self.addEventListener('fetch', event => { event.respondWith( caches.match(event.request) .then(response => response || fetch(event.request)) ); });当然，我们也清楚，并非所有内容都适合长期缓存。比如用户上传的老照片、模型生成的结果图，这些动态数据更适合用 IndexedDB 做结构化存储。为此我们额外实现了轻量级的任务队列机制：在网络中断时暂存待处理任务，待连接恢复后自动重发至后端 ComfyUI 实例。
与此同时，为了让应用看起来更“像一个App”，我们配置了manifest.json：
{ "name": "DDColor 黑白照片修复", "short_name": "DDColor", "description": "基于ComfyUI的黑白老照片智能上色与修复工具", "start_url": "/index.html", "display": "standalone", "background_color": "#ffffff", "theme_color": "#000000", "icons": [ { "src": "/icons/icon-192.png", "sizes": "192x192", "type": "image/png" }, { "src": "/icons/icon-512.png", "sizes": "512x512", "type": "image/png" } ] }这个简单的 JSON 文件决定了应用的名称、图标、启动方式和主题颜色。“display”: “standalone” 是关键，它让页面以独立窗口形式打开，隐藏浏览器地址栏和导航控件，带来接近原生 App 的沉浸体验。
最后一步是在主页面注册 Service Worker：
<script> if ('serviceWorker' in navigator) { window.addEventListener('load', () => { navigator.serviceWorker.register('/service-worker.js') .then(registration => { console.log('SW registered: ', registration.scope); }) .catch(err => { console.log('SW registration failed: ', err); }); }); } </script>只要路径正确且部署在 HTTPS 环境下（开发阶段 localhost 可豁免），这套机制就能顺利运行。值得注意的是，Safari 直到 16.4 版本才完整支持 PWA 安装提示，因此我们在兼容性处理上做了降级设计：不支持 PWA 的浏览器仍可作为普通 Web 应用使用，功能不受影响。
回到 DDColor 本身的技术逻辑。它本质上是一个封装在 ComfyUI 中的深度学习工作流，利用预训练的 DDColor 模型完成端到端的图像着色。整个过程无需编码，通过图形化节点即可完成图像加载、模型推理和结果输出。
目前提供两种专用模型：
-人物修复模型：针对人脸肤色、发色分布进行优化，推荐model_size设置为 460–680；
-建筑修复模型：注重材质一致性与结构对称性，建议设置为 960–1280。
参数调节非常直观。例如发现输出图像细节模糊，只需进入DDColor-ddcolorize节点修改size参数并重新运行即可。不过也要注意，过高的分辨率可能导致显存溢出，尤其在消费级 GPU 上需谨慎调整。
典型的使用流程如下：
1. 在 ComfyUI 中导入对应的.json工作流文件；
2. 通过“加载图像”节点上传本地黑白照片；
3. 点击“运行”按钮，系统调度 GPU 执行推理；
4. 数秒内生成彩色图像并展示在输出区域。
整个过程依赖后端 ComfyUI 提供的推理服务，前端仅负责交互与状态管理。这也意味着，即便前端实现了离线可用，真正的 AI 推理仍需联网调用后端。但我们可以通过策略优化用户体验：比如允许用户在离线状态下预览上次处理结果、编辑参数、准备新图像，待网络恢复后一键提交。
系统的整体架构呈现出清晰的分层结构：
+---------------------+ | 用户终端设备 | | (PC / 手机 / 平板) | +----------+----------+ | | HTTPS 请求 v +----------+----------+ | Web Server | | - 提供 index.html | | - 托管 manifest.json | | - 分发 service worker| +----------+----------+ | | WebSocket / REST API v +----------+----------+ | ComfyUI Backend | | - 节点调度引擎 | | - DDColor 模型推理服务 | | - GPU 加速支持 | +----------+----------+前端承担 UI 层职责，借助 PWA 实现离线访问与本地状态保持；后端专注计算密集型任务，两者通过轻量级 API 协同工作。这是一种典型的“前后端分离 + 端云协同”模式，既保留了 Web 的跨平台优势，又提升了边缘设备上的可用性。
在实际落地过程中，我们也面临几个关键挑战，并逐一制定了解决方案：
| 实际痛点 | 技术应对 |
|---|---|
| 必须联网才能使用工具 | 利用 Service Worker 缓存静态资源，实现界面级离线可用 |
| 多次上传相同图像重复消耗带宽 | 拦截请求，对已处理图像返回缓存结果 |
| 移动端使用不便，无法常驻桌面 | 通过 manifest 支持“添加到主屏幕”，获得类原生体验 |
| 用户流失率高 | 安装后留存率显著提升（Google 数据显示可达3倍以上） |
此外，我们还特别设计了缓存策略：
- 静态资源采用Cache First策略，确保快速加载；
- 动态内容如用户图像和输出结果采用Network Falling Back to Cache，兼顾实时性与容错；
- 设置最大缓存容量为 100MB，超出时按 LRU（最近最少使用）算法清理旧条目，防止本地存储膨胀。
性能方面也有几点经验值得分享：
- 对大尺寸图像在客户端进行压缩后再上传，减少传输负担；
- 使用 Web Workers 处理图像预处理任务（如缩放、格式转换），避免阻塞主线程导致界面卡顿；
- 合理控制model_size参数，在画质与资源消耗之间取得平衡。
安全性同样不容忽视。由于 Service Worker 具有强大的请求拦截能力，必须限制其作用域在应用根路径下，防止越权访问其他站点资源。同时，所有生产环境通信均强制启用 HTTPS，保障数据传输安全。
最终的效果是，DDColor 不再只是一个需要时刻联网的“网页工具”，而是一个真正意义上“随时可用”的图像修复助手。用户可以在无网环境下打开应用、查看历史记录、准备待处理图片，甚至提前设置好参数。一旦网络恢复，任务自动提交，结果通过 WebSocket 推送回前端并保存至本地。
这种体验上的跃迁，远不止“多了一个安装选项”那么简单。它代表着 Web 技术正在逼近原生应用的能力边界。随着 ONNX Runtime、TensorFlow Lite 等轻量化推理引擎的发展，未来我们甚至可以将部分模型直接部署在浏览器中，实现完全本地化的 AI 推理——那时，PWA 将不仅是“离线可用”，更是“全栈本地运行”的载体。
如今的 DDColor 还处于“端云协同”阶段，但它已经迈出了关键一步。当我们看到一位老人在乡间小屋用平板打开这个工具，为几十年前的全家福重新上色时，就会明白：技术的意义，从来不只是炫技，而是让更多人，在任何地方，都能触达美好。
