DeePseek结合PS!批量处理图片的方法教程

今天我们来聊聊如何利用deepseek和Photoshop(PS)实现图片的批量处理。

传统上,批量修改图片尺寸、分辨率等任务往往需要编写脚本或手动处理,而现在有了AI的辅助,我们可以轻松生成PS脚本,实现自动化处理。

本文主要介绍利用deepseek生成脚本,再结合PS的自动化脚本功能,批量将图片尺寸调整为800×800像素、分辨率设置为100dpi的方法。

通过这个教程,你可以体验到AI在图片后期处理中的强大助力,让重复性的任务变得高效且准确。

【用到的工具是什么?】

本教程中我们主要使用的工具有两部分:

一是deepseek,这是一款能够根据自然语言描述生成代码脚本的AI工具;

二是Adobe Photoshop,它具备强大的脚本驱动自动化处理功能。

深度学习模型deepseek可以根据你提供的需求描述,自动生成相应的PS脚本代码,从而避免了手动编写代码的繁琐过程。Photoshop则通过内置的脚本运行功能,实现对图片的批量处理。

【工具在哪里下载或者使用?】

deepseek作为一个AI代码生成工具,可以通过相关的在线平台进行访问:

DeepSeek

Adobe Photoshop是大家熟悉的图片处理软件,可以从Adobe官方网站下载,并按照说明进行安装和激活。或者我们公众号(凡尘AIGC)里也有安装包,在菜单栏- AI工具

需要注意的是,为了使用脚本功能,Photoshop通常要求使用完整版软件,并确保软件版本支持JSX脚本。你可以在Photoshop内通过“文件-脚本-浏览”来加载和运行外部脚本。

【有什么特点与优势?】

利用deepseek结合PS批量处理图片的方法,主要有以下特点:

首先,它大大降低了批量处理图片的门槛。过去如果需要批量调整图片尺寸和分辨率,你可能需要自己写脚本,或者花大量时间使用批处理工具。而有了AI生成的PS脚本,只需要简单描述需求,就能得到一份符合你要求的代码。

其次,这种方法操作简单高效,完全依赖于自然语言描述。比如你只需输入“帮我写一个PS脚本,用于批量将图片尺寸改为800*800像素,分辨率100dpi”,deepseek就能生成对应的代码。

再次,利用PS的自动化处理功能,批量修改图片可以在几秒内完成,大幅提高工作效率。再加上AI生成的脚本通常具有较高的准确性,能够保证处理后的图片尺寸、分辨率符合预期。

最后,这种方法具有通用性,不仅限于调整尺寸,还可以扩展到其他批量处理任务,例如批量调整色彩、添加水印、修改文件格式等等。事实上,目前很多AI模型如GPT、豆包、kimi等都具备类似生成PS脚本的能力,deepseek只是其中一个代表而已。

【基础操作方法】

下面我们详细介绍如何使用deepseek结合PS来批量处理图片。整个过程可以分为以下几个步骤:

首先,你需要准备两样东西:一是你自己的产品图片,这些图片最好拍得清晰;二是你期望处理后的要求,比如图片尺寸要调整为800*800像素,分辨率设为100dpi。

接下来,你需要使用deepseek。打开deepseek的在线平台,通常平台上有一个输入框,你只需用自然语言描述你的需求。比如你可以输入:“请帮我生成一个PS脚本,用于批量将图片尺寸调整为800×800像素,并将分辨率设为100dpi。”

提交提示后,deepseek会自动生成一段JSX代码,这段代码就是PS可以识别和运行的脚本。生成的代码通常会包含读取指定文件夹内所有图片文件、依次打开图片、调整图片尺寸和分辨率、保存修改后图片等操作。

生成代码后,复制这段代码,然后在你的电脑上打开记事本或其他文本编辑器。

将复制的代码粘贴进去,并保存文件。保存时注意,文件的扩展名要从.txt修改为.jsx,这是因为Photoshop脚本使用.jsx格式。你可以把这个脚本文件保存在桌面或者其他方便找到的地方。

接下来,打开Photoshop。进入Photoshop后,点击“文件”菜单,选择“脚本”,然后点击“浏览”。在弹出的文件选择对话框中,找到你刚刚保存的.jsx脚本文件,然后打开。

Photoshop会自动开始运行这个脚本,并对你选择的图片文件夹内的所有图片进行批量处理。具体来说,脚本会逐一打开文件夹中的图片,调整它们的尺寸为800×800像素,并将分辨率设置为100dpi,然后保存修改后的图片。这个过程完全自动化,不需要你逐张手动调整。

在脚本运行过程中,建议你预先将需要处理的图片整理到一个文件夹中,以便PS能够顺利地批量处理。处理完成后,所有图片都会被按照设定好的要求进行修改,你可以在目标文件夹中查看处理后的结果。

【总结】

通过利用deepseek结合PS批量处理图片的方法,你可以轻松实现对大量图片尺寸和分辨率的自动化修改,这在日常的图片处理工作中能大幅节省时间。

总的来说,AI技术正在改变我们处理视觉内容的方式。无论是批量图片处理还是其他工作,AI都能提供极大的便利。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/894723.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Verilog基础(三):过程

过程(Procedures) - Always块 – 组合逻辑 (Always blocks – Combinational) 由于数字电路是由电线相连的逻辑门组成的,所以任何电路都可以表示为模块和赋值语句的某种组合. 然而,有时这不是描述电路最方便的方法. 两种always block是十分有用的: 组合逻辑: always @(…

2024年12月 Scratch 图形化(一级)真题解析 中国电子学会全国青少年软件编程等级考试

202412 Scratch 图形化(一级)真题解析 中国电子学会全国青少年软件编程等级考试 一、单选题(共25题,共50分) 第 1 题 点击下列哪个按钮,可以将红框处的程序放大?( ) A. B. C. D. 标…

C++【深入 STL--list 之 迭代器与反向迭代器】

接前面的手撕list(上)文章,由于本人对于list的了解再一次加深。本文再次对list进行深入的分析与实现。旨在再一次梳理思路,修炼代码内功。 1、list 基础架构 list底层为双向带头循环链表,问题是如何来搭建这个list类。可以进行下面的考虑&am…

如何打开vscode系统用户全局配置的settings.json

📌 settings.json 的作用 settings.json 是 Visual Studio Code(VS Code) 的用户配置文件,它存储了 编辑器的个性化设置,包括界面布局、代码格式化、扩展插件、快捷键等,是用户全局配置(影响所有…

STM32 ADC模数转换器

ADC简介 ADC(Analog-Digital Converter)模拟-数字转换器 ADC可以将引脚上连续变化的模拟电压转换为内存中存储的数字变量,建立模拟电路到数字电路的桥梁 12位逐次逼近型ADC,1us转换时间 输入电压范围:0~3.3V&#xff0…

(2025,LLM,下一 token 预测,扩散微调,L2D,推理增强,可扩展计算)从大语言模型到扩散微调

Large Language Models to Diffusion Finetuning 目录 1. 概述 2. 研究背景 3. 方法 3.1 用于 LM 微调的高斯扩散 3.2 架构 4. 主要实验结果 5. 结论 1. 概述 本文提出了一种新的微调方法——LM to Diffusion (L2D),旨在赋予预训练的大语言模型(…

学习threejs,pvr格式图片文件贴图

👨‍⚕️ 主页: gis分享者 👨‍⚕️ 感谢各位大佬 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍⚕️ 收录于专栏:threejs gis工程师 文章目录 一、🍀前言1.1 ☘️PVR贴图1.2 ☘️THREE.Mesh…

tkvue 入门,像写html一样写tkinter

介绍 没有官网&#xff0c;只有例子 安装 像写vue 一样写tkinter 代码 pip install tkvue作者博客 修改样式 import tkvue import tkinter.ttk as ttktkvue.configure_tk(theme"clam")class RootDialog(tkvue.Component):template """ <Top…

Java—不可变集合

不可变集合&#xff1a;不可以被修改的集合 创建不可变集合的应用场景 如果某个数据不能被修改&#xff0c;把它防御性地拷贝到不可变集合中是个很好的实践。当集合对象被不可信的库调用时&#xff0c;不可变形式是安全的。 简单理解&#xff1a;不想让别人修改集合中的内容…

每日Attention学习18——Grouped Attention Gate

模块出处 [ICLR 25 Submission] [link] UltraLightUNet: Rethinking U-shaped Network with Multi-kernel Lightweight Convolutions for Medical Image Segmentation 模块名称 Grouped Attention Gate (GAG) 模块作用 轻量特征融合 模块结构 模块特点 特征融合前使用Group…

响应式编程_04Spring 5 中的响应式编程技术栈_WebFlux 和 Spring Data Reactive

文章目录 概述响应式Web框架Spring WebFlux响应式数据访问Spring Data Reactive 概述 https://spring.io/reactive 2017 年&#xff0c;Spring 发布了新版本 Spring 5&#xff0c; Spring 5 引入了很多核心功能&#xff0c;这其中重要的就是全面拥抱了响应式编程的设计思想和实…

html中的表格属性以及合并操作

表格用table定义&#xff0c;标签标题用caption标签定义&#xff1b;用tr定义表格的若干行&#xff1b;用td定义若干个单元格&#xff1b;&#xff08;当单元格是表头时&#xff0c;用th标签定义&#xff09;&#xff08;th标签会略粗于td标签&#xff09; table的整体外观取决…

基于Springboot+vue的租车网站系统

基于SpringbootVue的租车网站系统是一个现代化的在线租车平台&#xff0c;它结合了Springboot的后端开发能力和Vue的前端交互优势&#xff0c;为用户和汽车租赁公司提供了一个高效、便捷、易用的租车体验和管理工具。以下是对该系统的详细介绍&#xff1a; 一、系统架构 后…

蓝桥杯之c++入门(二)【输入输出(上)】

目录 前言1&#xff0e;getchar和 putchar1.1 getchar()1.2 putchar() 2&#xff0e;scanf和 printf2.1 printf2.1.1基本用法2.1.2占位符2.1.3格式化输出2.1.3.1 限定宽度2.1.3.2 限定小数位数 2.2 scanf2.2.1基本用法2.2.2 占位符2.2.3 scanf的返回值 2.3练习练习1&#xff1a…

Docker数据卷管理及优化

一、基础概念 1.docker数据卷是一个可供容器使用的特殊目录&#xff0c;它绕过了容器的文件系统&#xff0c;直接将数据存在宿主机上。 2.docker数据卷的作用&#xff1a; 数据持久化&#xff1a;即使容器被删除或重建数据卷中的数据仍然存在 数据共享&#xff1a;多个容器可以…

java:mysql切换达梦数据库(五分钟适配完成)

背景 因为项目需要国产数据库的支持&#xff0c;选择了达梦数据库&#xff0c;由于我们之前使用的是MySQL今天我们就来说一说&#xff0c;如何快速的切换到达梦数据库&#xff0c;原本这一章我打算写VIP章节的后续想想&#xff0c;就纯分享。毕竟是国产数据库迁移数据库 这里…

在游戏本(6G显存)上本地部署Deepseek,运行一个14B大语言模型,并使用API访问

在游戏本6G显存上本地部署Deepseek&#xff0c;运行一个14B大语言模型&#xff0c;并使用API访问 环境说明环境准备下载lmstudio运行lmstudio 下载模型从huggingface.co下载模型 配置模型加载模型测试模型API启动API服务代码测试 deepseek在大语言模型上的进步确实不错&#xf…

[leetcode]两数之和等于target

源代码 #include <iostream> #include <list> #include <iterator> // for std::prev using namespace std; int main() { int target 9; list<int> l{ 2, 3, 4, 6, 8 }; l.sort(); // 确保列表是排序的&#xff0c;因为双指针法要求输入是…

C# OpenCV机器视觉:学生注意力监测

小王是一位充满活力的年轻教师&#xff0c;刚接手了一个新班级。他满心欢喜地准备在课堂上大显身手&#xff0c;把自己的知识毫无保留地传授给学生。可没上几节课&#xff0c;他就发现了一个让人头疼的问题&#xff1a;课堂上总有那么几个学生注意力不集中&#xff0c;要么偷偷…

【嵌入式】C语言多文件编程与内联函数

文章目录 0 前言1 从C语言编译说起2 重复定义错误&#xff08;ODR violation&#xff09;和条件编译3 内联函数inline和static inline4 总结 0 前言 最近在研究ARM内核代码时&#xff0c;看到core_cm3.h中有大量的内联函数&#xff0c;为此查阅了很多资料&#xff0c;也和朋友讨…