可批量处理图片实现AI修复与风格转换,具体包括:一、Stable Diffusion WebUI+ControlNet本地批量修复;二、Adobe Firefly+Photoshop动作录制批量风格迁移;三、Remini API云端批量人像增强;四、InvokeAI命令行批量LoRA风格注入。
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如果您希望批量处理图片,实现AI图像修复与风格转换,可以借助多种AI工具和平台提供的自动化功能。以下是具体的操作步骤:
Stable Diffusion WebUI支持通过ControlNet插件与批处理脚本结合,对多张图像进行统一修复,如去噪、补全缺失区域、提升分辨率等。该方法适用于本地部署环境,可控性强且无需上传隐私图片。
1、下载并安装Stable Diffusion WebUI(如Automatic1111版本),确保已配置CUDA环境及显存≥6GB。
2、在WebUI界面中启用“Extensions”→“Install from URL”,填入ControlNet官方扩展地址并安装重启。
3、将待修复图片统一放入webui/inputs/restoration文件夹,命名格式为纯英文或数字。
4、进入“img2img”标签页,勾选“Batch process”,设置输入路径为上述文件夹,输出路径指定为webui/outputs/restoration_batch。
5、在“Prompt”栏输入high detail, sharp focus, denoised, restored,选择合适的模型(如RealESRGAN-x4plus)与采样器(DPM++ 2M Karras)。
Adobe Firefly集成于Photoshop Beta中,支持通过动作(Action)录制+批处理命令,对文件夹内全部图像应用AI驱动的风格转换,例如油画化、水彩化、赛博朋克风等。
1、打开Photoshop Beta,导入一张示例图,执行“Window”→“Firefly”调出AI面板。
2、点击“Generate image”下方的“Style transfer”,上传目标风格参考图或选择内置风格模板。
3、生成满意效果后,点击右上角“⋯”→“Save as Action”,命名为AI_Style_Transfer并保存。
4、进入“File”→“Automate”→“Batch”,选择刚才保存的动作,设置源文件夹为含原始图的目录,目标设为新文件夹,勾选“Override Action “Save As” Commands”。
5、确认格式为JPEG/PNG,点击“OK”启动全自动风格转换流程。
Remini提供开发者API接口,可编写Python脚本循环提交图像至其服务器,专精于老照片修复、人脸清晰化与动态细节重建,适合处理大量低质人像素材。
1、访问Remini开发者平台注册账号,获取API Key与API Secret,记录在安全位置。
2、创建Python脚本,使用requests库构造POST请求,Header中包含Authorization: Bearer {your_api_key}。
3、遍历本地图片目录,对每张图像读取二进制数据,封装为multipart/form-data格式,字段名为image_file。
4、发送请求至https://api.remini.ai/v1/enhance,接收返回的task_id。
5、轮询https://api.remini.ai/v1/task/{task_id}直至status变为completed,下载result_url指向的高清结果图。
InvokeAI支持CLI模式运行,可通过加载特定LoRA权重文件,在不更换主模型的前提下,为整批图像注入统一艺术风格(如宫崎骏动画风、梵高笔触),适合专业级批量产出。
1、在终端中进入InvokeAI安装目录,执行invokeai --version确认环境正常。
2、将LoRA文件(.safetensors)复制至models/lora/子目录,并记下其文件名(不含扩展名)。
3、准备文本提示模板,保存为prompt.txt,内容为masterpiece, best quality, {lora:anime_style:0.8}, detailed background。
4、执行命令:invokeai --model stable-diffusion-xl-base-1.0 --prompt-file prompt.txt --input-dir ./batch_input --output-dir ./batch_output --lora anime_style --lora-weight 0.8。
5、等待终端输出“Batch completed”提示,检查./batch_output中是否生成对应数量的风格化图像。
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