DeepSeek R1 作为开源免费大模型，在中文理解与成本上具有显著优势。本文对比其与 GPT 的差异，演示如何利用 DeepSeek 生成 Photoshop JSX 脚本实现老照片修复与风格滤镜自动化处理。文章详细介绍了脚本逻辑、提示词工程技巧（如自然语言交互、深度思考模式）以及本地部署方案，旨在帮助开发者高效利用 AI 工具提升工作流效率，同时规避在线服务限制与数据安全风险。
虽然近期 DeepSeek 引发了广泛讨论，但美国三大科技巨头 NVIDIA、Microsoft、Amazon 已相继对接了 DeepSeek AI 大模型。这背后的核心原因在于其开源属性与性能表现。作为目前唯一能达到与 OpenAI 相媲美性能的免费开源大型语言模型，DeepSeek 为开发者提供了更多选择。
资本方倾向于避免被单一闭源厂商垄断。DeepSeek 的开源特性使其成为企业谈判的重要筹码，降低了连接成本。相比之下，OpenAI 并非开源，直接调用需投入大量资金且受限于 API 策略。
在实际使用中，DeepSeek 在中文语境下的理解力表现出更强的统治力。对于国内用户而言，它在处理中文指令、文化背景及本地化需求时，往往比 GPT 系列更为精准。
需要注意的是，DeepSeek 的主要用户群体在国内，因此对敏感话题的处理逻辑可能与海外模型不同。若涉及特定海外内容需求，需谨慎评估其适用性。
借助 AI 生成脚本是提升工作效率的有效手段。以下通过两个实际案例展示如何利用 DeepSeek 编写 Photoshop JSX 脚本。
该脚本包含降噪、色彩修复、锐化、放大及细节增强五个步骤，可批量处理旧照片。
// Photoshop JSX 脚本 - 老照片修复增强版
#target photoshop
function enhanceOldPhoto() {
// 基础设置
var origDoc = app.activeDocument;
origDoc.activeLayer.name = "原始图层";
// 第一步：专业级降噪（表面模糊）
var noiseLayer = origDoc.artLayers.add();
noiseLayer.name = "智能降噪";
var surfaceBlurDesc = new ActionDescriptor();
surfaceBlurDesc.putInteger(charIDToTypeID('Rds '), 6); // 半径
surfaceBlurDesc.putInteger(charIDToTypeID('Thsh'), 6); // 阈值
executeAction(stringIDToTypeID('surfaceBlur'), surfaceBlurDesc, DialogModes.NO);
// 第二步：增强型色彩修复
var colorCorrection = new CameraRAWFilter();
colorCorrection.setProperty('exposure', 0.3);
colorCorrection.setProperty('contrast', 15);
colorCorrection.setProperty('highlights', -20);
colorCorrection.setProperty('shadows', 25);
colorCorrection.setProperty('clarity', 20);
colorCorrection.setProperty('vibrance', 30);
origDoc.activeLayer.applyCameraRawFilter(colorCorrection);
// 第三步：AI 锐化
var sharpenLayer = origDoc.artLayers.add();
sharpenLayer.name = "AI 锐化";
var sharpenDesc = new ActionDescriptor();
sharpenDesc.putDouble(charIDToTypeID('Amnt'), 80);
sharpenDesc.putDouble(charIDToTypeID('Rds '), 3);
sharpenDesc.putDouble(charIDToTypeID('Thsh'), 0);
executeAction(charIDToTypeID('UsrS'), sharpenDesc, DialogModes.NO);
sharpenLayer.opacity = 50;
// 第四步：智能放大
var targetWidth = origDoc.width * 4;
var targetHeight = origDoc.height * 4;
origDoc.resizeImage(
UnitValue(targetWidth, 'px'),
UnitValue(targetHeight, 'px'),
1200,
ResampleMethod.PRESERVEDETAILS2
);
// 第五步：高级细节增强
var detailLayer = origDoc.artLayers.add();
var highPassDesc = new ActionDescriptor();
highPassDesc.putDouble(charIDToTypeID('Rds '), 3);
executeAction(stringIDToTypeID('highPass'), highPassDesc, DialogModes.NO);
detailLayer.blendMode = BlendMode.SOFTLIGHT;
detailLayer.opacity = 40;
}
enhanceOldPhoto();
使用方法：
.txt 文件。.jsx。通过 AI 描述需求，如'更改图片滤镜风格为炫酷清新的风格'，可快速生成对应的调整层脚本。
// 设置标尺单位为像素
app.preferences.rulerUnits = Units.PIXELS;
// 选择要处理的文件
var fileRef = File.openDialog("请选择要处理的照片");
if (fileRef != null) {
var doc = open(fileRef);
try {
// 自动调整基础校正
doc.activeLayer.autoLevels();
doc.activeLayer.autoContrast();
// 添加淡蓝色调照片滤镜
addPhotoFilterAdjustmentLayer();
// 添加色相/饱和度调整层
addHueSaturationAdjustmentLayer(-10, -10, 0);
alert("风格滤镜调整完成！");
} catch (e) {
alert("处理失败：" + e.message);
}
} else {
alert("未选择文件！");
}
// 辅助函数：添加照片滤镜
function addPhotoFilterAdjustmentLayer() {
try {
var desc = new ActionDescriptor();
var ref = new ActionReference();
ref.putClass(stringIDToTypeID("photoFilter"));
desc.putReference(stringIDToTypeID("null"), ref);
var desc2 = new ActionDescriptor();
var colorDesc = new ActionDescriptor();
colorDesc.putDouble(charIDToTypeID("Rd "), 173);
colorDesc.putDouble(charIDToTypeID("Grn "), 216);
colorDesc.putDouble(charIDToTypeID("Bl "), 230);
desc2.putObject(stringIDToTypeID("color"), stringIDToTypeID("RGBColor"), colorDesc);
desc2.putDouble(stringIDToTypeID("density"), 25);
desc2.putBoolean(stringIDToTypeID("preserveLuminosity"), true);
desc.putObject(stringIDToTypeID("using"), stringIDToTypeID("photoFilter"), desc2);
executeAction(stringIDToTypeID("make"), desc, DialogModes.NO);
} catch (e) {
alert("添加滤镜失败：" + e.message);
}
}
// 辅助函数：添加色相/饱和度
function addHueSaturationAdjustmentLayer(hue, saturation, lightness) {
try {
var idMk = charIDToTypeID("Mk ");
var desc = new ActionDescriptor();
var idnull = charIDToTypeID("null");
var ref = new ActionReference();
ref.putClass(stringIDToTypeID("adjustmentLayer"));
desc.putReference(idnull, ref);
var idUsng = charIDToTypeID("Usng");
var desc2 = new ActionDescriptor();
var idType = charIDToTypeID("Type");
var desc3 = new ActionDescriptor();
desc3.putInteger(stringIDToTypeID("hue"), hue);
desc3.putInteger(stringIDToTypeID("saturation"), saturation);
desc3.putInteger(stringIDToTypeID("lightness"), lightness);
desc2.putObject(idType, stringIDToTypeID("hueSaturation"), desc3);
desc.putObject(idUsng, stringIDToTypeID("adjustmentLayer"), desc2);
executeAction(idMk, desc, DialogModes.NO);
} catch (e) {
alert("添加调整层失败：" + e.message);
}
}
与 ChatGPT 等模型不同，DeepSeek 更倾向于自然语言交互，无需复杂的提示词公式。
传统提问（ChatGPT 风格）：
'请扮演生物技术与基因工程行业分析师，按照以下步骤进行分析：1.市场规模...2.竞争格局...（共 10 项），并引用权威数据。' *结果：回复结构严谨但充满 AI 味，术语密集，难以理解。
优化提问（DeepSeek 风格）：
'我对生物技术与基因工程一无所知。请用流行的语言解释一下，重点说明：1.市场规模...2.竞争格局...（共 10 项），提醒风险。' *结果：用白话取代专业术语，易于理解，结论清晰。
对于疑难问题或需要深入推理的任务，可开启 DeepSeek R1 的深度思考模式，其表现可媲美 ChatGPT o1 模型。同时支持在线搜索功能以获取最新信息，但在高并发时段可能遇到服务器繁忙，建议结合本地部署使用。
为避免在线服务限制并保障数据安全，完全可以在本地部署 DeepSeek 模型。开源特性允许用户自行搭建环境，无任何次数限制。
DeepSeek R1 凭借开源免费、中文优化及强大的代码生成能力，成为替代闭源模型的优秀选择。通过掌握其提示词技巧与自动化脚本生成能力，开发者可显著提升工作效率。无论是图像处理还是数据分析，合理运用 AI 工具都能实现事半功倍的效果。未来随着开源生态的发展，本地化部署将成为企业降本增效的关键路径。
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