klarbild/tests/provenance.test.ts

import { test } from 'node:test';
import assert from 'node:assert/strict';
import sharp from 'sharp';
import {
  buildXmp, embedProvenance, readXmp,
  TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA, COMPOSITE_WITH_TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA,
} from '../src/lib/provenance.ts';

const bild = (w = 240, h = 160) =>
  sharp({ create: { width: w, height: h, channels: 3, background: '#c8463c' } });

test('Das XMP-Paket trägt den IPTC-Code und das Modell', () => {
  const xmp = buildXmp({ sourceType: TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA, model: 'google/gemini-3-pro-image' });
  assert.match(xmp, /Iptc4xmpExt:DigitalSourceType="http:\/\/cv\.iptc\.org\/newscodes\/digitalsourcetype\/trainedAlgorithmicMedia"/);
  assert.match(xmp, /xmp:CreatorTool="Klarbild \(google\/gemini-3-pro-image\)"/);
  assert.match(xmp, /<x:xmpmeta/);
});

test('Sonderzeichen im Prompt zerlegen das XML nicht', () => {
  const xmp = buildXmp({
    sourceType: TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA,
    description: 'Lea & Phoenix <b>"groß"</b> — 3 < 5',
  });
  assert.ok(!xmp.includes('<b>'), 'unmaskiertes Tag im XMP');
  assert.match(xmp, /Lea &amp; Phoenix/);
  // Genau so viele öffnende wie schließende Klammern der bekannten Elemente.
  assert.equal((xmp.match(/<rdf:Description/g) || []).length, 1);
  assert.equal((xmp.match(/<\/rdf:Description>/g) || []).length, 1);
});

for (const [name, machen] of [
  ['PNG', async () => bild().png().toBuffer()],
  ['JPEG', async () => bild().jpeg().toBuffer()],
  ['JPEG mit dpi-Metadaten (wie im Auftrag)', async () => bild().withMetadata({ density: 300 }).jpeg({ quality: 92 }).toBuffer()],
] as const) {
  test(`${name}: Kennzeichnung wird geschrieben und das Bild bleibt heil`, async () => {
    const vorher = await machen();
    const nachher = embedProvenance(vorher, {
      sourceType: TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA, model: 'test/modell', description: 'Prüflauf',
    });
    assert.ok(nachher.length > vorher.length, 'nichts eingebettet');

    // 1) Kennzeichnung ist wieder auslesbar …
    const xmp = readXmp(nachher);
    assert.ok(xmp, 'XMP nicht gefunden');
    assert.match(xmp!, /trainedAlgorithmicMedia/);

    // 2) … und sharp liest die Datei weiterhin, mit unveränderten Maßen.
    const m = await sharp(nachher).metadata();
    const m0 = await sharp(vorher).metadata();
    assert.equal(m.width, m0.width);
    assert.equal(m.height, m0.height);
    assert.equal(m.format, m0.format);
    if (m0.density) assert.equal(m.density, m0.density, 'dpi verloren');

    // 3) Die Bildpunkte selbst sind unangetastet.
    const a = await sharp(vorher).raw().toBuffer();
    const b = await sharp(nachher).raw().toBuffer();
    assert.ok(a.equals(b), 'Bildinhalt hat sich verändert');
  });
}

test('Bereinigte Fotos bekommen den Code für verändertes Material', () => {
  const xmp = buildXmp({ sourceType: COMPOSITE_WITH_TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA });
  assert.match(xmp, /compositeWithTrainedAlgorithmicMedia/);
});

test('Unbekannte Formate und Schrott kommen unverändert zurück', () => {
  for (const b of [Buffer.from('kein bild'), Buffer.alloc(0), Buffer.from([0x52, 0x49, 0x46, 0x46])]) {
    assert.ok(embedProvenance(b, { sourceType: TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA }).equals(b));
  }
});

test('Zweimal kennzeichnen bricht die Datei nicht', async () => {
  const png = await bild().png().toBuffer();
  const einmal = embedProvenance(png, { sourceType: TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA });
  const zweimal = embedProvenance(einmal, { sourceType: TRAINED_ALGORITHMIC_MEDIA });
  const m = await sharp(zweimal).metadata();
  assert.equal(m.width, 240);
});