AI绘画专栏之statble diffusion 炼丹素材批量调整分辨率 (十六)

在人工智能绘画领域，“炼丹”和“打标”是两个比较专业的术语，它们有着特定的含义和作用。

一、炼丹

炼丹是指利用深度学习技术，通过大量的数据和计算资源来训练模型，使其能够自动学习和生成新的知识或技能。在AI绘画领域，炼丹通常指的是训练图像生成模型的过程。这个过程需要大量的图像数据和计算资源，通过反复迭代和优化模型参数，使得模型能够学习到图像的分布和特征，从而生成高质量的图像。

在炼丹过程中，选择合适的模型架构、优化器和损失函数非常重要。一般来说，常用的模型架构包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等，而优化器则可以选择梯度下降法、随机梯度下降法等。损失函数则是用来衡量模型生成的图像与真实图像之间的差距，常用的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。

二、打标

打标是指在AI绘画过程中，对图像进行标注或分类的过程。标注是指将图像中的各种元素或特征进行标记和分类，例如将图像中的前景、背景、人物、物体等进行标记和分类。分类则是指将图像归为不同的类别或风格，例如将图像分为风景、人物、动物等类别。

打标对于AI绘画来说非常重要，它可以帮助模型更好地学习和生成图像。通过标注或分类，可以将图像转化为模型可以理解的形式，从而使得模型能够更好地学习和生成类似的图像。同时，打标还可以提高模型的泛化能力，使得模型能够适应不同的数据集和应用场景。

那么在根据素材炼丹时如果分辨率不一致，应该怎么样快速调整呢，根据这个需求，我写了一份调整分辨率的代码以便快速调整文件夹的分辨率

代码语言：javascript复制

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @author zhaokk
# @date 2023/11/6
# @file txt2image.py
import os
from PIL import Image
import time

input_folder = 'E:pic'
output_folder = input_folder  # 输出文件夹为源文件夹

desired_width = 512  # 自定义宽度
desired_height = 876  # 自定义高度

# 检查输入文件夹是否存在
if not os.path.exists(input_folder):
    print("输入文件夹不存在")
    exit()

# 获取文件夹内所有文件
files = os.listdir(input_folder)

# 遍历文件
for file in files:
    if file.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')):
        file_path = os.path.join(input_folder, file)

        # 打开图像文件
        img = Image.open(file_path)

        # 调整尺寸
        img = img.resize((desired_width, desired_height))

        # 添加时间戳
        timestamp = int(time.time())
        file_name, file_extension = os.path.splitext(file)
        new_file_name = f"{file_name}_{timestamp}{file_extension}"

        # 保存处理后的图像到输出文件夹
        img.save(os.path.join(output_folder, new_file_name))

        print(f"已处理: {file}")

print("处理完成")