DeePseek結合PS!批量處理圖片的方法教程

?

?

今天我們來聊聊如何利用deepseek和Photoshop(PS)實現圖片的批量處理。

傳統上,批量修改圖片尺寸、分辨率等任務往往需要編寫腳本或手動處理,而現在有了AI的輔助,我們可以輕松生成PS腳本,實現自動化處理。

本文主要介紹利用deepseek生成腳本,再結合PS的自動化腳本功能,批量將圖片尺寸調整為800×800像素、分辨率設置為100dpi的方法。

通過這個教程,你可以體驗到AI在圖片后期處理中的強大助力,讓重復性的任務變得高效且準確。

【用到的工具是什么?】

本教程中我們主要使用的工具有兩部分:

一是deepseek,這是一款能夠根據自然語言描述生成代碼腳本的AI工具;

二是Adobe Photoshop,它具備強大的腳本驅動自動化處理功能。

深度學習模型deepseek可以根據你提供的需求描述,自動生成相應的PS腳本代碼,從而避免了手動編寫代碼的繁瑣過程。Photoshop則通過內置的腳本運行功能,實現對圖片的批量處理。

【工具在哪里下載或者使用?】

deepseek作為一個AI代碼生成工具,可以通過相關的在線平臺進行訪問:

DeepSeek

Adobe Photoshop是大家熟悉的圖片處理軟件,可以從Adobe官方網站下載,并按照說明進行安裝和激活。或者我們公眾號(凡塵AIGC)里也有安裝包,在菜單欄- AI工具

需要注意的是,為了使用腳本功能,Photoshop通常要求使用完整版軟件,并確保軟件版本支持JSX腳本。你可以在Photoshop內通過“文件-腳本-瀏覽”來加載和運行外部腳本。

【有什么特點與優勢?】

利用deepseek結合PS批量處理圖片的方法,主要有以下特點:

首先,它大大降低了批量處理圖片的門檻。過去如果需要批量調整圖片尺寸和分辨率,你可能需要自己寫腳本,或者花大量時間使用批處理工具。而有了AI生成的PS腳本,只需要簡單描述需求,就能得到一份符合你要求的代碼。

其次,這種方法操作簡單高效,完全依賴于自然語言描述。比如你只需輸入“幫我寫一個PS腳本,用于批量將圖片尺寸改為800*800像素,分辨率100dpi”,deepseek就能生成對應的代碼。

再次,利用PS的自動化處理功能,批量修改圖片可以在幾秒內完成,大幅提高工作效率。再加上AI生成的腳本通常具有較高的準確性,能夠保證處理后的圖片尺寸、分辨率符合預期。

最后,這種方法具有通用性,不僅限于調整尺寸,還可以擴展到其他批量處理任務,例如批量調整色彩、添加水印、修改文件格式等等。事實上,目前很多AI模型如GPT、豆包、kimi等都具備類似生成PS腳本的能力,deepseek只是其中一個代表而已。

【基礎操作方法】

下面我們詳細介紹如何使用deepseek結合PS來批量處理圖片。整個過程可以分為以下幾個步驟:

首先,你需要準備兩樣東西:一是你自己的產品圖片,這些圖片最好拍得清晰;二是你期望處理后的要求,比如圖片尺寸要調整為800*800像素,分辨率設為100dpi。

接下來,你需要使用deepseek。打開deepseek的在線平臺,通常平臺上有一個輸入框,你只需用自然語言描述你的需求。比如你可以輸入:“請幫我生成一個PS腳本,用于批量將圖片尺寸調整為800×800像素,并將分辨率設為100dpi。”

?

提交提示后,deepseek會自動生成一段JSX代碼,這段代碼就是PS可以識別和運行的腳本。生成的代碼通常會包含讀取指定文件夾內所有圖片文件、依次打開圖片、調整圖片尺寸和分辨率、保存修改后圖片等操作。

?

生成代碼后,復制這段代碼,然后在你的電腦上打開記事本或其他文本編輯器。

將復制的代碼粘貼進去,并保存文件。保存時注意,文件的擴展名要從.txt修改為.jsx,這是因為Photoshop腳本使用.jsx格式。你可以把這個腳本文件保存在桌面或者其他方便找到的地方。

接下來,打開Photoshop。進入Photoshop后,點擊“文件”菜單,選擇“腳本”,然后點擊“瀏覽”。在彈出的文件選擇對話框中,找到你剛剛保存的.jsx腳本文件,然后打開。

Photoshop會自動開始運行這個腳本,并對你選擇的圖片文件夾內的所有圖片進行批量處理。具體來說,腳本會逐一打開文件夾中的圖片,調整它們的尺寸為800×800像素,并將分辨率設置為100dpi,然后保存修改后的圖片。這個過程完全自動化,不需要你逐張手動調整。

在腳本運行過程中,建議你預先將需要處理的圖片整理到一個文件夾中,以便PS能夠順利地批量處理。處理完成后,所有圖片都會被按照設定好的要求進行修改,你可以在目標文件夾中查看處理后的結果。

【總結】

通過利用deepseek結合PS批量處理圖片的方法,你可以輕松實現對大量圖片尺寸和分辨率的自動化修改,這在日常的圖片處理工作中能大幅節省時間。

總的來說,AI技術正在改變我們處理視覺內容的方式。無論是批量圖片處理還是其他工作,AI都能提供極大的便利。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/news/894723.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/news/894723.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/news/894723.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

13.代理模式(Proxy Pattern)

定義 代理模式(Proxy Pattern) 是一種結構型設計模式,它通過提供一個代理對象來控制對目標對象的訪問。代理對象作為客戶端與目標對象之間的中介,間接地訪問目標對象的功能。代理模式可以在不改變目標對象的情況下增加一些額外的…

DBeaver連接MySQL提示Access denied for user ‘‘@‘ip‘ (using password: YES)的解決方法

在使用DBeaver連接MySQL數據庫時,如果遇到“Access denied for user ip (using password: YES)”的錯誤提示,說明用戶認證失敗。此問題通常與數據庫用戶權限、配置錯誤或網絡設置有關。本文將詳細介紹解決此問題的步驟。 一、檢查用戶名和密碼 首先&am…

Python進行模型優化與調參

在數據科學與機器學習領域,模型的優化與調參是提高模型性能的重要步驟之一。模型優化可以幫助提高模型的準確性和泛化能力,而合理的調參則能夠充分發揮模型的潛力。這篇教程將重點介紹幾種常用的模型優化與調參方法,特別是超參數調整和正則化技術的應用。這些技術能夠有效地…

Verilog基礎(三):過程

過程(Procedures) - Always塊 – 組合邏輯 (Always blocks – Combinational) 由于數字電路是由電線相連的邏輯門組成的,所以任何電路都可以表示為模塊和賦值語句的某種組合. 然而,有時這不是描述電路最方便的方法. 兩種always block是十分有用的: 組合邏輯: always @(…

2024年12月 Scratch 圖形化(一級)真題解析 中國電子學會全國青少年軟件編程等級考試

202412 Scratch 圖形化(一級)真題解析 中國電子學會全國青少年軟件編程等級考試 一、單選題(共25題,共50分) 第 1 題 點擊下列哪個按鈕,可以將紅框處的程序放大?( ) A. B. C. D. 標…

C++【深入 STL--list 之 迭代器與反向迭代器】

接前面的手撕list(上)文章,由于本人對于list的了解再一次加深。本文再次對list進行深入的分析與實現。旨在再一次梳理思路,修煉代碼內功。 1、list 基礎架構 list底層為雙向帶頭循環鏈表,問題是如何來搭建這個list類。可以進行下面的考慮&am…

如何打開vscode系統用戶全局配置的settings.json

📌 settings.json 的作用 settings.json 是 Visual Studio Code(VS Code) 的用戶配置文件,它存儲了 編輯器的個性化設置,包括界面布局、代碼格式化、擴展插件、快捷鍵等,是用戶全局配置(影響所有…

wordpress外貿獨立站常用詢盤軟件

LiveChat LiveChat是一家提供實時聊天軟件的公司,幫助企業通過其平臺與客戶進行即時通訊,提高客戶滿意度和忠誠度。他們的產品允許企業在網站、應用程序或電子郵件等多個渠道與客戶互動,從而提升客戶體驗并促進銷售增長。 LiveChat的軟件特…

STM32 ADC模數轉換器

ADC簡介 ADC(Analog-Digital Converter)模擬-數字轉換器 ADC可以將引腳上連續變化的模擬電壓轉換為內存中存儲的數字變量,建立模擬電路到數字電路的橋梁 12位逐次逼近型ADC,1us轉換時間 輸入電壓范圍:0~3.3V&#xff0…

(2025,LLM,下一 token 預測,擴散微調,L2D,推理增強,可擴展計算)從大語言模型到擴散微調

Large Language Models to Diffusion Finetuning 目錄 1. 概述 2. 研究背景 3. 方法 3.1 用于 LM 微調的高斯擴散 3.2 架構 4. 主要實驗結果 5. 結論 1. 概述 本文提出了一種新的微調方法——LM to Diffusion (L2D),旨在賦予預訓練的大語言模型(…

DeepSeek 與 ChatGPT 對比分析

一、技術背景與研發團隊 ChatGPT 由 OpenAI 開發,自 2015 年 OpenAI 成立以來,經過多年的技術積累和迭代,從 GPT-1 到 GPT-4o,每一次升級都帶來了技術上的突破。OpenAI 擁有雄厚的技術實力和海量的數據、強大的算力支持&#xff…

學習threejs,pvr格式圖片文件貼圖

👨??? 主頁: gis分享者 👨??? 感謝各位大佬 點贊👍 收藏? 留言📝 加關注?! 👨??? 收錄于專欄:threejs gis工程師 文章目錄 一、🍀前言1.1 ??PVR貼圖1.2 ??THREE.Mesh…

DeepSeek R1技術報告關鍵解析(8/10):DeepSeek-R1 的“aha 時刻”,AI 自主學習的新突破

1. 什么是 AI 的“aha 時刻”? 在強化學習過程中,AI 的推理能力并不是線性增長的,而是會經歷一些關鍵的“頓悟”時刻,研究人員將其稱為“aha 時刻”。 這是 AI 在訓練過程中突然學會了一種新的推理方式,或者能夠主動…

python:遞歸函數與lambda函數

遞歸函數:1.函數內調用自己 2.有一個出口 1.遞歸 一.有出口時 def sum(num):if num1:return 1return numsum(num-1) asum(3) print(a) #num3 3sum(2) #num2 2sum(1) #num1是返回1 #即3sum(2)即32sum(1)即321運行結果 6 二.無出口時 def sum(num)…

ABB 3BSE018741R30 帶插頭連接器的電纜

產品ID:3BSE018741R30 ABB型號名稱:PFTL 101/201/PFCL 201 30米 目錄描述:帶插頭連接器的電纜,30米 ABB型號名稱:PFTL 101/201/PFCL 201 30米 核心信用:0.00 原產國:瑞典波蘭 海關稅則號:85389091 框架尺寸:備件 毛重:5公斤 媒體描述:帶插頭連接器的電纜 最小訂購數…

SpringMVC請求

一、RequestMapping注解 RequestMapping注解的作用是建立請求URL和處理方法之間的對應關系 RequestMapping注解可以作用在方法和類上 1. 作用在類上:第一級的訪問目錄 2. 作用在方法上:第二級的訪問目錄 3. 細節:路徑可以不編寫 / 表示應…

VUE的響應性調試:組件調試鉤子、計算屬性調試、偵聽器調試【僅會在開發模式下工作】

文章目錄 引言I 組件調試鉤子調試事件對象的類型定義鉤子II 計算屬性調試例子回調函數說明III 偵聽器調試引言 VUE的響應性調試的使用場景:確切地知道Vue 的響應性系統正在跟蹤什么,或者是什么導致了組件重新渲染。 I 組件調試鉤子 組件調試鉤子僅會在開發模式下工作 調試…

tkvue 入門,像寫html一樣寫tkinter

介紹 沒有官網&#xff0c;只有例子 安裝 像寫vue 一樣寫tkinter 代碼 pip install tkvue作者博客 修改樣式 import tkvue import tkinter.ttk as ttktkvue.configure_tk(theme"clam")class RootDialog(tkvue.Component):template """ <Top…

藍橋杯試題:排序

一、問題描述 給定 nn 個正整數 a1,a2,…,ana1?,a2?,…,an?&#xff0c;你可以將它們任意排序。現要將這 nn 個數字連接成一排&#xff0c;即令相鄰數字收尾相接&#xff0c;組成一個數。問&#xff0c;這個數最大可以是多少。 輸入格式 第一行輸入一個正整數 nn&#xff…

Java—不可變集合

不可變集合&#xff1a;不可以被修改的集合 創建不可變集合的應用場景 如果某個數據不能被修改&#xff0c;把它防御性地拷貝到不可變集合中是個很好的實踐。當集合對象被不可信的庫調用時&#xff0c;不可變形式是安全的。 簡單理解&#xff1a;不想讓別人修改集合中的內容…