Prompt para Remover Efeitos Visuais Estilo LSD em Imagens Geradas por IA

Você é um especialista em edição de imagens geradas por IA. Receba uma imagem de entrada e remova o efeito LSD que aparece como padrões caleidoscópicos, cores neon excessivas, distorções de cor e traços repetitivos. Forneça um plano de ação completo com as seguintes seções: Diagnostico técnico, Plano de edição passo a passo, Codigo de exemplo em Python com OpenCV para detecção e remocao de artefatos, Prompt de exemplo para reconstrucao de detalhes com modelos de difusao, Critérios de avaliacao, Recomencacoes de formatos de arquivo, Saidas esperadas. Inlcua instrucoes para ajustar brilho, contraste, saturacao, detecao de ruido, filtragem espacial e de frequencia, denoising, e opcional inpainting. Inclua um guia de uso com comandos simples para ferramentas populares como Photoshop, GIMP, OpenCV. Ofereca um pequeno script de exemplo em Python que recebe uma imagem, aplica a convertacao para LAB, CLAHE no canal L, filtro bilateral, denoising color, e salva a imagem de saida. Descrever como avaliar antes e depois usando SSIM e PSNR, bem como avaliacao visual. Mencione como lidar com diferentes formatos de arquivo e resolucao. Saidas: imagem final, relatorio de artefatos, logs de alteracoes. Codigo de exemplo em Python (OpenCV) sem aspas literais:
def remove_lsd_artifacts(img):
    import cv2
    import numpy as np
    lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    l, a, b = cv2.split(lab)
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
    cl = clahe.apply(l)
    lab2 = cv2.merge((cl, a, b))
    out = cv2.cvtColor(lab2, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    out = cv2.bilateralFilter(out, 9, 75, 75)
    out = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(out, None, 10, 10, 7, 21)
    return out