想用 AI 修复模糊或破损的图片？别被那些复杂的公式吓到。今天，我们一步步带你装好环境，并跑通一个简单的图像修复程序。你不需要懂数学，只要会复制粘贴代码就行。

准备环境

首先，你需要一个能运行 Python 的电脑。推荐使用 Python（一种编程语言）3.8 或更高版本。去 python.org 下载安装包，安装时记得勾选“Add Python to PATH”。

接下来，安装 PyTorch（一个 AI 计算工具包）。打开终端（Windows 用户用命令提示符或 PowerShell），输入以下命令：

pip install torch torchvision

如果安装慢，可以用国内镜像：

pip install torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装扩散模型库

我们用 Hugging Face 的 diffusers 库（一个开源的扩散模型工具箱）来加载预训练模型。继续在终端输入：

pip install diffusers transformers accelerate

常见坑：如果报错说缺少 numpy 或 PIL，手动安装一下：pip install numpy pillow。

跑通第一个图像修复程序

新建一个 Python 文件，比如 repair.py，复制下面代码进去：

from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
import torch
from PIL import Image

# 加载模型（第一次运行会自动下载，约 2GB）
pipeline = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-inpainting",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 准备图片（这里用一张示例图，实际替换成你的图片路径）
image = Image.open("input.png").resize((512, 512))
mask = Image.open("mask.png").resize((512, 512))  # 白色区域表示要修复的部分

# 修复
result = pipeline(prompt="修复区域", image=image, mask_image=mask).images[0]
result.save("output.png")
print("修复完成，结果保存在 output.png")

注意：你需要准备一张待修复的图片（input.png）和一张掩码图（mask.png），掩码图中白色区域是 AI 要重新画的部分。可以用画图工具简单画一个。

运行代码：在终端输入 python repair.py。第一次运行会下载模型，耐心等待。成功后，你会看到 output.png 已经修复好了。

下一步可以做什么

• 换一张自己的照片试试，调整掩码区域
• 修改 prompt 参数，比如改成“一只猫”，AI 就会在修复区域画猫
• 学习调整参数，比如 num_inference_steps（推理步数，默认50，越大质量越好但越慢）

现在你已经成功跑通了 AI 图像修复！后续可以尝试更多模型，比如超分辨率、去噪等。记住，实践是最好的学习方式。