可批量处理图片实现AI修复与风格转换，具体包括：一、Stable Diffusion WebUI+ControlNet本地批量修复；二、Adobe Firefly+Photoshop动作录制批量风格迁移；三、Remini API云端批量人像增强；四、InvokeAI命令行批量LoRA风格注入。
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如果您希望批量处理图片，实现AI图像修复与风格转换，可以借助多种AI工具和平台提供的自动化功能。以下是具体的操作步骤：
一、使用Stable Diffusion WebUI批量修复图像
Stable Diffusion WebUI支持通过ControlNet插件与批处理脚本结合，对多张图像进行统一修复，如去噪、补全缺失区域、提升分辨率等。该方法适用于本地部署环境，可控性强且无需上传隐私图片。
1、下载并安装Stable Diffusion WebUI（如Automatic1111版本），确保已配置CUDA环境及显存≥6GB。
2、在WebUI界面中启用“Extensions”→“Install from URL”，填入ControlNet官方扩展地址并安装重启。
3、将待修复图片统一放入webui/inputs/restoration文件夹，命名格式为纯英文或数字。
4、进入“img2img”标签页，勾选“Batch process”，设置输入路径为上述文件夹，输出路径指定为webui/outputs/restoration_batch。
5、在“Prompt”栏输入high detail, sharp focus, denoised, restored，选择合适的模型（如RealESRGAN-x4plus）与采样器（DPM++ 2M Karras）。
二、利用Adobe Firefly批量风格迁移
Adobe Firefly集成于Photoshop Beta中，支持通过动作（Action）录制+批处理命令，对文件夹内全部图像应用AI驱动的风格转换，例如油画化、水彩化、赛博朋克风等。
1、打开Photoshop Beta，导入一张示例图，执行“Window”→“Firefly”调出AI面板。
2、点击“Generate image”下方的“Style transfer”，上传目标风格参考图或选择内置风格模板。
3、生成满意效果后，点击右上角“⋯”→“Save as Action”，命名为AI_Style_Transfer并保存。
4、进入“File”→“Automate”→“Batch”，选择刚才保存的动作，设置源文件夹为含原始图的目录，目标设为新文件夹，勾选“Override Action “Save As” Commands”。
5、确认格式为JPEG/PNG，点击“OK”启动全自动风格转换流程。
三、调用Remini API进行云端批量人像增强
Remini提供开发者API接口，可编写Python脚本循环提交图像至其服务器，专精于老照片修复、人脸清晰化与动态细节重建，适合处理大量低质人像素材。
1、访问Remini开发者平台注册账号，获取API Key与API Secret，记录在安全位置。
2、创建Python脚本，使用requests库构造POST请求，Header中包含Authorization: Bearer {your_api_key}。
3、遍历本地图片目录，对每张图像读取二进制数据，封装为multipart/form-data格式，字段名为image_file。
4、发送请求至https://api.remini.ai/v1/enhance，接收返回的task_id。
5、轮询https://api.remini.ai/v1/task/{task_id}直至status变为completed，下载result_url指向的高清结果图。
四、使用InvokeAI命令行批量执行LoRA风格注入
InvokeAI支持CLI模式运行，可通过加载特定LoRA权重文件，在不更换主模型的前提下，为整批图像注入统一艺术风格（如宫崎骏动画风、梵高笔触），适合专业级批量产出。
1、在终端中进入InvokeAI安装目录，执行invokeai --version确认环境正常。
2、将LoRA文件（.safetensors）复制至models/lora/子目录，并记下其文件名（不含扩展名）。
3、准备文本提示模板，保存为prompt.txt，内容为masterpiece, best quality, {lora:anime_style:0.8}, detailed background。
4、执行命令：invokeai --model stable-diffusion-xl-base-1.0 --prompt-file prompt.txt --input-dir ./batch_input --output-dir ./batch_output --lora anime_style --lora-weight 0.8。
5、等待终端输出“Batch completed”提示，检查./batch_output中是否生成对应数量的风格化图像。
