photo-s-plugin-scunet — PhotoS 官方 SCUNet 强降噪插件

PhotoS 官方可选插件：基于 SCUNet（ONNX，onnxruntime）的高强度降噪， 适用于高 ISO / 弱光照片。比核心内置的 OpenCV NLM 降噪更强（恢复更多纹理）。

安装

# 方式一（推荐，agent 友好）：PhotoS 插件管理器
photo-s plugin install scunet

# 方式二：传统 pip
pip install photo-s-plugin-scunet

# 查看状态
photo-s plugin list
photo-s plugin info scunet

使用

安装后，--denoise N 自动优先使用本插件（未装本插件时回退到内置 NLM）：

photo-s batch ~/highiso/ --denoise 12

强度语义：SCUNet 是固定噪声级盲降噪模型，N 映射为原始图与全量降噪 输出的线性混合 t = clip(N/15, 0, 1)——N=0 原图不动，N>=15 全量 模型输出，中间线性过渡（与核心 NLM 的 ~3-20 有效区间手感一致）。

模型权重

使用 SCUNet 彩色降噪 (noise-25) 检查点，由官方 cszn/SCUNet PyTorch 权重 重新导出为 ONNX（保留上游 MIT 许可），托管于 HuggingFace Heliosoph/scunet-onnx。

权重不进 wheel，首次使用时自动下载到缓存目录 （~/.cache/photo-s/models/，可用 $PHOTOS_CACHE_DIR 覆盖），带 sha256 校验。 SCUNet 导出为 external-data 格式：图 (.onnx，~3.8MB) 与权重 (.onnx.data，~73MB) 两个文件都要下载；两者保持规范文件名以便 onnxruntime 解析。可预下载：

photo-s plugin fetch scunet

默认指向社区 HF 镜像。如需第一方托管，可把两个文件重新挂到自己的 GitHub Release 并更新 photo_s_plugin_scunet/__init__.py 中的 DEFAULT_MODEL_URL/_SHA256/_SIZE 与 DEFAULT_DATA_* 常量 （或保留 PHOTOS_SCUNET_MODEL_* 环境变量覆盖，测试即用此机制）。