GPT-Image-2图片去噪实践：解决扫描试卷模糊问题
原文指出，一年级学生家长常面临老师通过群聊发送的扫描试卷图片质量差、噪点多、打印效果不佳的问题。传统方法如PS手动修复耗时费力，PDF转换处理效果不理想，而直接将图片或PDF提交给Gemini、Grok等大模型进行修复，效果也未能达到预期，Gemini虽接近可用但仍有局限，AI提取文字也无法保留试卷图案。 文章重点介绍了一种高效解决方案：利用“gpt-image-2”进行图片去噪。作者通过Cherry Studio调用JIUUIJ大佬的joverna公益站，成功实现了对试卷图片的去噪处理，效果“超级满意”。使用的提示词简洁明了：“图片是一份复印试卷，有好多噪点，把噪点去除掉，保存为jpg格式。图片保持原比例不变或者生成A4纸版式的比例。”处理后的图片干净整洁，显著改善了打印质量。 尽管效果显著，但也存在一个小问题：去噪后生成的图片比例为1:1正方形，需要用户在PS中手动拉伸调整。值得注意的是，作者尝试在网页版GPT的图片创建功能中直接使用相同方法时，AI错误地提取了文字而非修改图片，这表明特定第三方集成服务在实现此类功能上可能更有效。这一实践为开发者和AI创业者展示了AI在图像处理，特别是文档图像优化方面的实际应用价值和潜力。