超简单！Mochi Diffusion让Mac本地实现4倍图像修复，模糊照片秒变高清

超简单！Mochi Diffusion让Mac本地实现4倍图像修复，模糊照片秒变高清

【免费下载链接】MochiDiffusion Run Stable Diffusion on Mac natively 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MochiDiffusion

你是否遇到过这样的困扰：用手机或相机拍摄的照片放大后模糊不清？想把老照片修复清晰却不知从何下手？现在，有了Mochi Diffusion这款专为Mac设计的图像修复工具，这些问题都能轻松解决。本文将详细介绍Mochi Diffusion的图像修复功能，帮助你快速掌握使用技巧，让模糊照片焕发新生。

图像修复功能核心模块解析

Mochi Diffusion的图像修复功能主要依赖于Upscaler.swift和SDImage.swift两个核心文件。Upscaler.swift实现了图像放大和修复的核心算法，而SDImage.swift则负责图像数据的管理和处理。

Upscaler.swift：图像修复的核心引擎

Upscaler.swift是Mochi Diffusion图像修复功能的核心实现文件。它使用了RealESRGAN模型来实现图像的超分辨率重建，能够将图像分辨率提升4倍，同时保持图像的清晰度和细节。

func upscale(cgImage: CGImage) async -> CGImage? {
    let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage)
    let requests: [VNRequest] = [request]

    try? handler.perform(requests)
    guard let observation = self.request.results?.first as? VNPixelBufferObservation else {
        return nil
    }
    let upscaledWidth = cgImage.width * 4
    let upscaledHeight = cgImage.height * 4
    guard
        let pixelBuffer = resizePixelBuffer(
            observation.pixelBuffer,
            width: upscaledWidth,
            height: upscaledHeight
        )
    else { return nil }
    return self.convertPixelBufferToCGImage(pixelBuffer: pixelBuffer)
}

上述代码展示了Upscaler.swift中的核心函数upscale。该函数接收一个CGImage对象作为输入，使用Vision框架执行图像修复请求，然后将修复后的像素缓冲区调整到目标大小（原始图像的4倍），最后将像素缓冲区转换回CGImage对象返回。

SDImage.swift：图像数据的管理中心

SDImage.swift定义了SDImage结构体，用于管理图像的各种属性和操作。其中，upscaler属性记录了图像所使用的修复算法，isUpscaling属性表示图像是否正在被修复。

struct SDImage: Identifiable, Hashable {
    var id = UUID()
    var image: CGImage?
    var prompt = ""
    var negativePrompt = ""
    var width: Int { self.image?.width ?? 0 }
    var height: Int { self.image?.height ?? 0 }
    var aspectRatio: CGFloat = 0.0
    var model = ""
    var scheduler = Scheduler.dpmSolverMultistepScheduler
    var mlComputeUnit: MLComputeUnits?
    var seed: UInt32 = 0
    var steps = 28
    var guidanceScale = 11.0
    var generatedDate = Date()
    var upscaler = ""
    var isUpscaling = false
    var path = ""
    var finderTagColorNumber = 0
}

SDImage结构体还提供了save和saveAs方法，用于将修复后的图像保存到本地文件系统。这些方法支持多种图像格式，包括PNG、JPEG和HEIC。

图像修复功能的使用方法

使用Mochi Diffusion的图像修复功能非常简单，只需几个步骤即可完成：

1. 打开Mochi Diffusion应用程序
2. 导入需要修复的图像
3. 在侧边栏中选择图像修复选项
4. 点击"修复"按钮开始处理
5. 保存修复后的图像


图像修复效果对比

为了直观展示Mochi Diffusion的图像修复效果，我们选取了一张模糊的风景照片进行修复处理。修复前后的对比效果如下：

修复前

修复前

修复后

修复后

从对比结果可以看出，修复后的图像在保持原有内容的基础上，清晰度和细节都有了显著提升。特别是在纹理和边缘部分，修复效果更加明显。

图像修复功能的高级应用

除了基本的图像修复功能，Mochi Diffusion还提供了一些高级选项，可以进一步优化修复效果：

调整修复强度

在SidebarControls/StepsView.swift中，你可以调整修复步骤的数量，从而控制修复的强度。步骤越多，修复效果越好，但处理时间也会相应增加。

选择不同的修复模型

Mochi Diffusion支持多种修复模型，你可以在SidebarControls/ModelView.swift中选择最适合当前图像的模型。不同的模型在处理不同类型的图像时可能会有不同的效果。

调整图像尺寸

在SidebarControls/SizeView.swift中，你可以调整修复后的图像尺寸。虽然默认情况下修复后的图像是原始尺寸的4倍，但你可以根据需要自定义输出尺寸。

总结与展望

Mochi Diffusion的图像修复功能为Mac用户提供了一个简单而强大的工具，能够快速将模糊的图像修复成高清版本。通过深入了解Upscaler.swift和SDImage.swift的实现原理，我们可以更好地理解图像修复的过程，并充分利用Mochi Diffusion提供的各种高级选项来优化修复效果。

未来，Mochi Diffusion可能会进一步提升图像修复的速度和质量，增加更多的修复模型和自定义选项，为用户提供更加丰富的图像修复体验。如果你对图像修复功能有任何建议或想法，欢迎通过CONTRIBUTING.md参与到项目的开发中来。

希望本文能够帮助你更好地了解和使用Mochi Diffusion的图像修复功能。如果你想了解更多关于Mochi Diffusion的使用技巧，可以参考README.md中的详细说明。让我们一起探索图像修复的无限可能！

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