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如何用AI修过曝的图片

Answer

以下是一些用 AI 修复过曝图片的方法和相关工具：

  1. 使用 MutiDiffusion 插件：不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，可在显存不够时放大图片。
  2. 辅助工具：
    • 视频放大：https://www.topazlabs.com/topaz-video-ai
    • 百度网盘分享的 Topaz 全家桶：链接：https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 提取码：16d1
    • Kraken.io：主要用于图像压缩，也提供免费图像放大功能，能保证图像细节清晰度。
    • Deep Art Effects：强大的艺术效果编辑器，通过 AI 技术放大图像并赋予艺术效果，支持多种滤镜和风格。
    • Real-ESRGAN：基于 Real-ESRGAN 的图像超分辨率增强模型，具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数，但使用几次要收费。
    • Photoshop Generative AI 功能：主要工具包括 Remove tool、Clone brush、Generative fill 以及 Neural filters。
    • SD 图生图，重绘幅度小一点。
  3. 【SD】超清无损放大器 StableSR：
    • 修复需使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion/文件夹中。
    • StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-stablesr/models/文件夹中。
    • VQVAE（约 750MB 大小）放在 stable-diffusion-webui/models/VAE 中。

在处理过曝图片时，可根据具体情况选择合适的方法和工具。例如，对于复杂的照片，可先在 PS 里进行角度调整和照片裁切，然后使用上述工具和方法进行处理。对于场景方向的指定，可给简单的关键词让 AI 自行决定，避免过多颜色提示词导致画面污染。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【SD】用AI给老照片上色，岁月不改它模样

启用MutiDiffusion插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能帮助我们在显存不够的情况下，将图片放大到足够的倍数。好了，经过一顿操作，我们就将这张图片处理完成了。对比一下看看，之前的黑白照片和经过上色高清化完成之后效果。同样的步骤，又还原了一张我妈妈的照片。在问到她当时穿的什么颜色衣服的时候，她记得可清楚了，想都没想就告诉我说是绿色的。这两张还算容易的，接下来就遇到比较棘手的照片了。比如这一张，是我外公外婆带着我妈和我舅舅。外公走得更早，我甚至都没见过一面，只有这些照片还记录着他存在的痕迹。而这张照片也有些年头了，一直被外婆好好保存着。人物多、场景复杂，像素非常的低，使得这张照片处理起来难度很大。我首先在ps里面进行了一下角度的调整和照片的裁切，然后使用刚才的步骤进行上色，但是直接上色的结果有点像是加了一层黄色滤镜，有颜色但是年代感还是太强了。而太具体的颜色指定，又容易让画面污染严重，因为内容实在太多了，光是指定衣服就得十来个颜色提示词，AI能分辨得清才怪。所以我决定放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，剩下的交给AI去自行决定。于是，我从网上找到了一张仙人洞的照片，让AI去帮我匹配色调。加入第二个controlnet来控制颜色，使用的是t2ia_color的模型。关键词只给了：蓝天、绿树、灰石砖这么简单的几个词。颜色终于正常了，最后经过脸部的修复和放大，得到了最终的效果。

辅助工具：放大/扩图

https://www.topazlabs.com/topaz-video-ai【超级会员V6】通过百度网盘分享的文件：Topaz全家桶...链接：https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1提取码：16d1复制这段内容打开「百度网盘APP即可获取」Kraken.ioKraken.io主要用于图像压缩，但也提供了一个免费的图像放大功能。不仅能够放大图像，还能保证图像的细节清晰度。Deep Art EffectsDeep Art Effects是一款强大的艺术效果编辑器，通过AI技术能够将图像放大并赋予艺术效果。它支持多种滤镜和风格，让您的图像更加独特。Real-ESRGAN https://replicate.com/nightmareai/real-esrgan--------这个暂时处理的假（群友实操）这个模型是一个基于Real-ESRGAN的图像超分辨率增强模型，具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数。Real-ESRGAN是一个非常强大的图像超分辨率算法，可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。它使用深度学习模型进行训练，能够恢复出更多的细节和清晰度。此外，该模型还提供了人脸修复的选项，可以在超分辨率处理的同时对图像中的人脸进行修复，使得人脸更加清晰和自然。同时，用户还可以通过调整放大倍数来控制图像的超分辨率程度，最大放大倍数为10。该模型可以通过API在Replicate上运行，使用户可以方便地对图像进行超分辨率增强处理。这个用几次要收费多种组合操作4️⃣?使用Photoshop Generative AI功能修复破损老照片?️主要工具包括：Remove tool,Clone brush,Generative fill以及Neural filters。?https://x.com/xiaohuggg/status/1692751080973828468?s=46&t=F6BXooLyAyfvHbvr7Vw2-gSD图生图，重绘幅度小一点

【SD】超清无损放大器StableSR

这个修复必须要使用StabilityAI官方的Stable Diffusion V2.1 512 EMA模型，放入stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion/文件夹中。然后是StableSR模块（约400M大小）放入stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-stablesr/models/文件夹中。还有一个VQVAE（约750MB大小）放在你的stable-diffusion-webui/models/VAE中。这三个文件我会放在百度云盘的链接中。安装好之后，我们用一张从网上找的神仙姐姐的照片来做一个测试，这张图片的分辨率为512x768。放大之后看是比较模糊的，脸上有很多噪点，头发丝也糊在一起了。我们先使用“Ultimate SD upscale”脚本放大看一下，哪怕是重绘幅度只开到0.1，也可以看到人物细节的变化，比如嘴角、眼睛等部位，而且整个人磨皮很严重，失去了真实感。重绘幅度开到0.4之后，基本上就变了一个人了。所以，想要还原一些老照片，追求最大保真度的话，用重绘的方法是不太好的。接下来，我们再试验一下“后期处理”的放大方法，缩放3倍。眼神变得更锐利了一些，但是头发还是模糊的，因为原图就很模糊。最后，我们再测试一下StableSR的放大，先将大模型和VAE分别调整为我们刚才下载安装的“Stable Diffusion V2.1 512 EMA”和“VQGAN vae”。

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2025-04-20
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
图片提取文字
以下是关于图片提取文字的相关信息： 大模型招投标文件关键数据提取方案：输入模块设计用于处理各种格式的文档输入，包括 PDF、Word、Excel、网页等，转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持，对于图片，可以借助 OCR 工具进行文本提取，如开放平台工具：。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课：多模态技术可以从图像中提取文本，使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景，甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得：实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台，主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。
2025-04-15
图片变清晰
以下是关于图片变清晰的相关内容： 使用清影大模型： 输入一张图片和相应提示词，清影大模型可将图片转变为视频画面，也可只输入图片让模型自行发挥想象生成有故事的视频。 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰，可采用分辨率提升工具将其变清晰。 提示词要简单清晰，可选择不写 prompt 让模型自行操控图片动起来，也可明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词。 常见的 AI 画质增强工具： Magnific：https://magnific.ai/ ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 用 AI 给老照片上色并变清晰： 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免对原图产生干扰。
2025-04-14
怎么让图片动起来
要让图片动起来，可以参考以下几种方法： 1. 使用即梦进行图生视频：只需上传图片至视频生成模块，提示词简单描绘画面中的动态内容即可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置，主要设置以随机运镜为主。生成速度根据视频节奏选择，比如选择慢速。 2. 使用 Camera Motion： 上传图片：点击“Add Image”上传图片。 输入提示词：在“Prompt”中输入提示词。 设置运镜方向：选择想要的运镜方向，输入运镜值。 设置运动幅度：运动幅度和画面主体运动幅度有关，与运镜大小无关，可以设置成想要的任意值。 其它：选择好种子（seed），是否高清（HD Quality），是否去除水印（Remove Watermark）。 生成视频：点击“create”，生成视频。 3. 对于复杂的图片，比如多人多活动的图： 图片分模块：把长图分多个模块。 抠出背景图：智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。 绿幕处理前景图：将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 前景图动态生成视频：用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，比如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡。 生成视频去掉背景：用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。
2025-04-12
图片文字转文档
图片文字转文档可以通过以下方式实现： coze 插件中的 OCR 插件： 插件名称：OCR 插件分类：实用工具 API 参数：Image2text，图片的 url 地址必填 用途：包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档，自动识别表单、票据等中的信息，通过识别图像中的文字进行搜索和分类，识别文字后进行翻译，从图像中提取有用的文字信息，集成到其他系统中实现自动化处理，保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧：暂未提及。 调用指令：暂未提及。 PailidoAI 拍立得（开源代码）： 逻辑：用户上传图片后，大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心：包括图片内容识别，大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息；高质量文本生成，根据图片生成的文字不仅需要准确，还需符合专业领域的要求，保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用： 产品文档生成（电商/零售）：企业可以利用该功能将商品的图片（如电器、服饰、化妆品等）上传到系统后，自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结，提高电商平台和零售商的商品上架效率，减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成（品牌营销）：企业可使用图片转文本功能，帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片，模型可自动生成具有吸引力的宣传文案，直接用于社交媒体发布，提高营销效率。 法律文件自动生成（法律行业）：法律行业可以使用图片转文本技术，自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息，生成法律文件摘要，辅助律师快速进行案件分析。
2025-04-11
如何去除图片中的文字内容
以下是去除图片中文字内容的方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出文字区域。 4. 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR（Optical Character Recognition）技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成：将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 此外，像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字，指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。
2025-04-11