第十九章：智能上色+高清修复

最新推荐文章于 2025-12-04 19:21:26 发布
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分类专栏： stable diffusion 0基础学习 文章标签： stable diffusion
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一.修复放大---（模型推荐：Realistic Vision V6.0 B1）

  1. 图生图--反推提示词-导入老照片--加入提示词模板

真实照片修复：masterpiece, best quality, (photorealistic:1.3), 8k raw photo, bokeh, depth of field, professional, 4k, highly detailed, detailed face, realistic, . 35mm photograph, professional, 4k, highly detailed,

负面提示词：drawing, painting, crayon, sketch, graphite, impressionist, noisy, blurry, soft, deformed, ugly, drawing, painting, crayon, sketch, gra

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19、心理压力检测与视频上色：基于深度学习的创新应用
cake8的博客
08-01 32
本文探讨了深度学习在心理压力检测和视频上色领域的创新应用。心理压力检测利用心电图（ECG）信号和卷积神经网络（CNN）进行特征提取与分类，展现出优于传统方法的性能，同时提出了未来在实时识别和多类压力分类方面的改进方向。视频上色技术则结合CNN和关键帧提取，通过发送灰度视频和颜色模型来显著节省带宽，尤其适用于高清视频传输。文章还分析了两种技术的核心方法、实验结果及其应用前景，并展望了未来的技术发展方向。
19、植物叶片病害识别与图像修复技术解析
qsc901234的博客
09-29 39
本文介绍了植物叶片病害识别与受损图像修复两项关键技术。芦荟叶片病害识别系统通过图像输入、像素聚类、掩膜处理和病害面积计算，实现病害的自动检测与量化分析，具有良好的聚类效果和可扩展性。受损线条与色彩修复技术采用边缘检测、概率霍夫变换和深度学习方法，实现对老旧画作的全自动线条修复与上色，避免手动标注和补丁操作。两项技术分别在农业病害监测与艺术遗产保护领域展现出广阔应用前景，并可通过精度提升、应用拓展和用户体验优化进一步发展。
老照片修复 + 动态生成全攻略：用 AI 让旧时光 “活” 起来
m0_67958922的博客
11-07 729
聚焦老照片修复与 AI 动态创作的实用技巧，详细拆解 Luma、剪映两款工具的实操流程，涵盖破损补全、黑白上色、高清放大、动态生成及多图合成等核心功能。无论是修复家庭老照片、还原历史影像，还是制作创意动态作品，都能通过文中步骤快速上手，让珍贵回忆以更生动的形式呈现。
cv+ 老照片修复 基于生成对抗网络（GAN）的老照片修复 Web 应用
matlab_python22的博客
08-28 1064
本文将详细介绍如何构建一个基于GAN的老照片修复Web应用。这个应用将允许用户上传老照片，使用先进的生成对抗网络技术自动修复破损、褪色或模糊的照片，并将修复后的结果展示给用户。
李松南：智能全真时代的多媒体技术——关于8K、沉浸式和人工智能的思考
LiveVideoStack
12-13 966
点击上方“LiveVideoStack”关注我们视觉体验在全真时代显得越发重要，如何提高用户的视觉体验？更好的编码标准带来的低码率高画质、超分等视频处理手段带来的画质提升、三维视频带来深度...
深度图像修复的回顾和改进：使用生成对抗网络基于Patch的图像修复
AI公园
03-24 4439
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Chu-Tak Li编译：ronghuaiyang导读相比于之前，在图像修复网络结构中增加了残差块，并对每个局部区域都进行了...
基于深度学习的老照片 上色与动态化设计与实现(源码+万字报告+讲解)
qq_40828705的博客
01-30 724
目录 1 引言 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 研究现状与挑战 2 1.2.1. 老照片上色的研究现状 2 1.2.1. 老照片动态化设计的研究现状 3 2 相关技术 4 2.1 深度学习理论概述 4 2.2 图像处理中的深度学习技术应用 5 2.3 老照片上色技术 6 2.3.1 传统老照片上色方法 6 2.3.2 深度学习技术在图像上色领域的应用 6 3 系统设计与实现 7 3.1 模型设计 7 3.1.1 功能模块划分 8 3.1.2 编码器-解码器结构 9 3.1.3 生成对抗网络 9 3.
西南交通大学龚勋：AIGC背景下基于昇思MindSpore的川西南纸本经图修复与重塑
Kenji_Shinji的博客
09-11 708
本案例基于扩散模型的加噪和去噪特性，利用文生图大模型Stable Diffusion强大的图像生成能力，并结合LoRA、ControlNet和IP-Adapter等技术，提出了一种高效且低参数的纸本经图填色再绘方法，可以将提取到的线稿进行上色，得到最终的数字化图像，有效解决了风格不一致、佛像姿态变形和颜色失真等问题，显著提升了数字化生成任务的效率和精度。突破了传统数字化修复技术的局限性，提出了高质量的线稿提取方法，通过交互为生成最终线稿图提供更大的灵活性和准确性，最大限度地还原经图的结构和细节；
人工智能 + 平面设计：解锁创新设计新范式，迎接未来挑战
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
02-13 1123
摘要：本文聚焦人工智能在平面设计领域的应用、前景及挑战。应用上，涵盖创意构思、图像处理、智能排版等多环节，借助机器学习、深度学习等技术实现，如 GAN 用于图像风格转换、VAE 用于图形生成。前景方面，可提高设计效率质量，随技术进步将有更多突破，与设计师协作更紧密。然而，面临情感表达局限、复杂需求处理不足、数据及伦理法律等问题。需提升 AI 能力、改善数据管理、健全规范来应对。未来，AI 与平面设计结合更深入，设计师应借势提升，共创优秀作品。
精选资源
AI电影修复技术，带回《乱世佳人》高清版斯嘉丽
01-06
《乱世佳人》剧照 来源：谷歌历史上第一部电影诞生于19世纪晚期，在电影摄影机上使用赛璐珞胶片拍摄而成。时间来到2018年，全球电影市场产值已高达417亿美元。电影具有娱乐性、文化性和社会性，是一项至关重要的文化...
## 贵州大学明德学院本科毕业论文（设计）任务书 | 学生信息 | 学号 | 22136500962 | 系 | 数字传媒系 | 班级 | |---|---|---|---|---|---| | 姓名 | 张宇杰 | 专业 | 数字媒体技术 | 2203 | | 教师信息 | 姓名 | 张宇杰 | 职称 | 副教授 | 学历 | | 性别 | 2025-3-19 | 论文(设计)题目 | | 基于 | | | 论文(设计)题 | | | | | 共需 | | 主要内容 | | | | | 周数 | | 主要要求 | | | | | | **论文题目：基于Photoshop技术与深度学习的老照片修复与上色系统设计与实现** **主要内容：** 1. **系统需求分析：** 分析老照片修复与上色的实际需求，确定系统功能模块，包括照片修复、智能上色、用户交互等。 2. **技术选型与框架设计：** 选择合适的技术栈，结合Photoshop的图像处理功能和深度学习算法，设计系统整体架构。 3. **照片修复模块：** 利用深度学习模型（如U-Net）自动检测并修复老照片中的划痕、污渍、褪色等问题，恢复照片的清晰度。 4. **智能上色模块：** 基于深度学习模型（如Colorful Image Colorization），对黑白照片进行智能上色，生成自然且符合历史背景的彩色图像。 5. **用户交互界面设计：** 设计友好的用户界面，允许用户上传照片、查看修复和上色效果，并提供手动调整功能。 6. **系统集成与测试：** 将各模块集成到系统中，进行功能测试和性能优化，确保系统的高效性和稳定性。 7. **系统优化与用户体验提升：** 优化算法性能，提升系统处理速度，改善用户界面和交互体验。 **主要要求：** 1. **功能完整性：** 系统需具备完整的照片修复与上色功能，能够处理常见的照片损坏问题（如划痕、污渍、褪色等），并实现智能上色。 2. **技术先进性：** 结合Photoshop的图像处理技术和深度学习算法，确保系统的技术先进性和创新性。 3. **用户友好性：** 设计简洁直观的用户界面，提供易于操作的功能，允许用户手动调整修复和上色效果。 4. **高效性与稳定性：** 系统应具备高效的处理能力，能够在合理时间内完成照片修复与上色任务，并保证系统的稳定性。 5. **可扩展性：** 系统设计应具备良好的可扩展性，便于后续功能的添加和优化。 6. **文档完整性：** 提供完整的系统设计文档、用户手册和测试报告，确保系统的可维护性和可理解性。 **预期目标：** 1. 设计并实现一个结合Photoshop技术与深度学习算法的老照片修复与上色系统。 2. 系统能够自动检测并修复老照片中的划痕、污渍、褪色等问题。 3. 利用深度学习模型对黑白照片进行智能上色，生成自然且符合历史背景的彩色图像。 4. 提供用户友好的界面，允许用户手动调整修复和上色效果。 5. 系统应具备高效的处理能力和良好的用户体验。 **计划进程：** 1. **第一阶段（1-3周）：** 需求分析与技术调研，确定系统功能和技术栈。 2. **第二阶段（4-6周）：** 系统设计与原型开发，完成基础框架和核心功能。 3. **第三阶段（7-9周）：** 系统实现与功能测试，完成所有功能模块并初步测试。 4. **第四阶段（10-12周）：** 系统优化与用户体验提升，进行性能优化和界面美化。 5. **第五阶段（13-14周）：** 最终测试与论文撰写，完成系统测试并撰写毕业论文。 **主要参考文献：** 1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. 2. Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015 (pp. 234-241). Springer. 3. Zhang, R., Isola, P., & Efros, A. A. (2016). Colorful Image Colorization. In European Conference on Computer Vision (pp. 649-666). Springer. 4. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 770-778). 5. Adobe Systems Incorporated. (2020). Photoshop User Guide. Adobe. **指导教师签名：** 张宇杰 **日期：** 2025年3月19日 --- 这个设计题目结合了Photoshop技术和深度学习算法，专注于老照片的修复与上色。通过深度学习模型，系统能够智能地修复照片中的缺陷并进行自然上色，同时提供用户手动调整的灵活性。该系统的实现难度适中，适合本科毕业论文的设计要求，并具有实际应用价值。 写出功能需求分析：要求阐述系统有几个角色模式，每个角色的具体功能（文中描述+用例图互助）
05-10
- **智能上色功能** - 语义分割引导上色：通过预训练模型识别图像中的物体（如天空、服装），分配合理色彩[^3]。 - 色彩风格迁移：支持用户上传参考图，迁移其色调分布至目标图像。 ##### 2. 手动编辑模块...
[OpenVINO实战] 在边缘设备上运行Stable Diffusion，实现离线文生图
LCG米的博客
12-03 536
本文介绍了基于OpenVINO工具包在边缘设备上优化部署Stable Diffusion模型的技术方案。主要内容包括：1) Stable Diffusion原理及其潜在扩散模型架构；2) OpenVINO工具包的功能特点及边缘计算优势；3) 详细的硬件配置要求（推荐32GB内存）和软件环境搭建步骤；4) 模型转换流程，包括从PyTorch到ONNX格式的转换方法。文章提供了完整的安装脚本、依赖清单和模型转换代码，帮助开发者在资源受限的边缘设备上实现高效的AI图像生成。
快速部署 stable-diffusion-xl-base-1.0（SDXL）
m0_74247978的博客
12-03 292
快速部署文生图模型SD-xl-base-1.0
【笔记】解决 Stable Diffusion WebUI 启动 “找不到llama_cpp模块”
love530love的博客
11-30 864
【摘要】本文针对Stable Diffusion WebUI启动时出现的"找不到llama_cpp模块"问题，提供了两种解决方案：1）快速救急方案，通过预编译的wheel文件安装llama-cpp-python模块（支持CPU/CUDA不同版本）；2）彻底解决方案，安装VS2022编译工具后本地重新编译安装。文章还总结了常见问题排查方法，包括Git路径配置、版本冲突处理及DLL加载错误等。最后强调验证安装成功的标准是能正常执行"from llama_cpp import Lla
【实践指南】Windows 下 Stable Diffusion WebUI 与 ComfyUI 模型库“完美共存”指南
love530love的博客
12-01 1070
本文提供了一种在Windows系统下实现StableDiffusionWebUI与ComfyUI模型库完美共存的解决方案。通过使用Windows的mklink命令创建目录联接，将ComfyUI作为主模型库，WebUI作为挂载点，实现模型双向同步且零空间占用。该方法避免了修改配置文件带来的兼容性问题，支持核心模型（Checkpoint/LoRA/VAE）和进阶资源（ControlNet/Embedding/Upscaler）的共享。文中详细说明了操作步骤、使用说明、维护方法，并对比分析了不同方案的可行性。该方
Stable Diffusion aki v4下载
蜜獾互联网
12-03 130
秋葉aaaki发布StableDiffusion整合包v4版，提供百度网盘和夸克网盘下载链接。该整合包支持一键本地部署，适合AI绘画新手使用。安装时需先下载启动器依赖，解压主文件夹后运行A启动器程序，点击"一键启动"即可打开StableDiffusion操作界面，输入提示词即可生成AI绘画作品。整合包内包含多种模型可供选择下载，首次启动约需等待10秒左右。
rtx5060部署stable-diffusion1.10.1版本注意事项
极客栈
12-04 118
注意：使用的是webui.bat而不是webui-user.bat。虽然我设置了很多参数，但是最终执行webui-user.bat发生了很多的错误。2.进入环境之后再执行安装组件torch torchvision torchaudio，这个安装会自动安装正确的版本。尽量不要自行安装版本。先找到配置文件：E:\stableDiffusion\stable-diffusion-webui\webui-user.bat。6.千万注意网络，需要使用正确的网络才行，不能启用其他的软件的局域网网络，会造成网络混杂。
【笔记】重建 Stable Diffusion WebUI 虚拟环境实录
love530love的博客
11-30 991
本文记录了在Windows+Conda环境下重建Stable Diffusion WebUI虚拟环境的完整过程。主要解决项目迁移后出现的"假激活"问题，即虚拟环境显示激活但实际依赖安装到全局环境的情况。通过删除旧环境、新建虚拟环境、验证真激活状态、升级基础工具链、安装PyTorch CUDA版本、批量恢复依赖等步骤，最终成功重建环境并验证运行效果。文中提供了详细的分步命令和关键截图，特别强调了EPGF架构在多版本Python管理中的优势，为类似环境重建提供了可复用的操作指南。
OneRec是一个专注于多源信息融合与知识集成的开源推荐算法库_它旨在打破数据孤岛并极大扩充推荐系统的外部世界知识_通过可插拔的模块化设计整合行为数据_包括多信号与长短期用户行为序.zip
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12-04
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PictureColorizerPro：专业老照片上色与修复工具
标题中提到的“老照片修复”和“黑白照片快速上色软件”指向了现代数字图像处理技术中的一个特定应用领域，即使用软件对老旧照片进行数字化处理和修复，特别是将黑白照片转换成彩色照片的过程。这一技术应用不仅能够...
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