免費(fèi)開源 AI 圖像修復(fù)工具3 條命令抹掉照片里的路人、水印和任意物體【免費(fèi)下載鏈接】IOPaintImage inpainting tool powered by SOTA AI Model. Remove any unwanted object, defect, people from your pictures or erase and replace(powered by stable diffusion) any thing on your pictures.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaintIOPaint 是一款免費(fèi)開源的 AI 圖像修復(fù)工具基于 LaMa、Stable Diffusion 等 SOTA 模型能移除照片中的路人、物體、水印和文字還能替換物體、擴(kuò)展畫布。它完全自托管支持 CPU、GPU 和 Apple Silicon不上傳照片、不注冊(cè)、不設(shè)用量上限。 照片里進(jìn)了路人、素材上蓋了水印能不能 3 分鐘搞定最常見的幾個(gè)場(chǎng)景風(fēng)景照里一個(gè)路人毀掉構(gòu)圖電商素材帶著版權(quán)水印截圖里蓋著標(biāo)題文字。手動(dòng)用修補(bǔ)工具摳一張圖可能要磨一個(gè)下午。IOPaint 的用法很直接上傳圖片用畫筆把要去掉的部分涂掉點(diǎn)擊生成AI 會(huì)用周圍背景自動(dòng)補(bǔ)全。下面這張照片里有個(gè)穿綠衣的行人用 LaMa 模型處理幾秒后行人消失地面和天空被自然補(bǔ)全? 最短啟動(dòng)路徑2 條命令跑起 Web 界面不用 GPU 也能跑。安裝后兩條命令兩分鐘就能看到效果pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080第一條安裝 IOPaint第二條啟動(dòng)服務(wù)。服務(wù)起來(lái)后在瀏覽器打開 http://localhost:8080 即可開始修圖加--inbrowser參數(shù)可以自動(dòng)彈出頁(yè)面。首次啟動(dòng)會(huì)自動(dòng)下載選中的模型。第一次等得久是在下模型不是卡死。想換模型存放目錄加上--model-dir/path/to/models即可方便遷移和備份。如果你有 NVIDIA GPU先安裝 CUDA 版本的 PyTorch再把--device改為cuda生成速度會(huì)提升明顯。 場(chǎng)景一移除路人和小物體LaMa 默認(rèn)最穩(wěn)適合去掉這個(gè)、其余全保留的需求。默認(rèn)的 LaMa 模型就是為這類任務(wù)訓(xùn)練的CPU 上單張圖幾秒鐘出結(jié)果。操作三步上傳圖片 → 在畫布上涂出要移除的區(qū)域涂到哪里就移除哪里→ 點(diǎn)擊生成。效果物體被完整抹掉背景過(guò)渡不明顯。比如下面這張圖天花板下掛著的白色燈籠涂抹燈籠區(qū)域并生成后燈籠被完全移除天花板紋理補(bǔ)得很自然操作要點(diǎn)遮罩比物體邊緣大一圈。沒(méi)擦干凈就重新涂一遍再生成比一次涂得更狠更可靠。? 場(chǎng)景二去除水印和覆蓋文字鋪滿整圖的碎文字水印比如圖庫(kù)圖片是 LaMa 的拿手活把字符區(qū)域涂進(jìn)遮罩背景可以整體重建細(xì)節(jié)保留完整。處理后的效果水印消失照片原本的色調(diào)和清晰度沒(méi)有損失遇到大面積的整塊文字或標(biāo)題建議先用 LaMa 粗擦區(qū)域太大補(bǔ)得不理想時(shí)再換擴(kuò)散模型如 powerpaint重繪。擴(kuò)散模型相當(dāng)于在涂掉的區(qū)域重新生成一塊新畫面慢一些但處理大區(qū)域更從容。?? 場(chǎng)景三替換物體和擴(kuò)展畫布不是每次都要抹掉還有兩個(gè)高頻需求替換物體涂上原物體位置輸入一句文字描述用 Stable Diffusion 系列模型powerpaint、sdxl 等生成符合場(chǎng)景的新內(nèi)容比如把舊沙發(fā)換成綠植。畫布外擴(kuò)outpainting把畫布拉大模型根據(jù)現(xiàn)有畫面向外續(xù)寫內(nèi)容適合做橫版素材或海報(bào)。這些能力都在同一個(gè)頁(yè)面完成只需在面板里切換模型。全部模型清單可參考 iopaint/model/ 目錄。 效率玩法素材多的時(shí)候怎么省時(shí)間批量處理。幾十張素材配好遮罩后一條命令跑完iopaint run --modellama --devicecpu \ --image/path/to/image_folder \ --mask/path/to/mask_folder \ --outputoutput_dir遮罩文件夾里的文件要和原圖同名如果--mask指向單個(gè)遮罩文件則所有圖片都用同一塊區(qū)域處理適合同一套模板素材。精確選區(qū)。手涂太費(fèi)時(shí)啟動(dòng)時(shí)開啟交互式分割插件基于 Segment Anything點(diǎn)一下就能自動(dòng)框出物體邊緣iopaint start --modellama --devicecpu --enable-interactive-seg人臉修復(fù)與超分。GFPGAN、RealESRGAN 插件也能用命令參數(shù)打開分別負(fù)責(zé)修模糊人臉和放大低分辨率圖片實(shí)現(xiàn)代碼在 iopaint/plugins/。? 新手最容易卡住的 3 個(gè)點(diǎn)第一次運(yùn)行很慢。慢在下載模型不是死機(jī)。下載完成后之后每次啟動(dòng)都是秒級(jí)。也可以提前用iopaint download預(yù)下載用iopaint list查看已下好的模型。遮罩決定效果成敗。涂的區(qū)域就是被抹掉的區(qū)域。涂小了留殘影涂大了把原圖也改掉。原則貼著目標(biāo)留小邊距寧可多跑兩遍不要一次過(guò)度涂抹。CPU 慢但夠用。LaMa 在 CPU 上單張圖幾秒鐘擴(kuò)散模型在 CPU 上單張要幾分鐘。只移除物體、不追求生成質(zhì)量的場(chǎng)景LaMa CPU 組合就夠了不必強(qiáng)上 GPU。 收尾IOPaint 適合誰(shuí)下一步做什么適合三類人需要批量處理素材的電商、自媒體從業(yè)者在意數(shù)據(jù)不出內(nèi)網(wǎng)、想自托管圖像修復(fù)服務(wù)的團(tuán)隊(duì)以及只想給自己照片去掉路人、水印的普通用戶。下一步建議通讀 README.md 了解全部安裝方式和插件參數(shù)在 Web 界面里把交互式分割和 RealESRGAN 各試一次有團(tuán)隊(duì)使用需求時(shí)用倉(cāng)庫(kù)里的docker/GPUDockerfile打一個(gè)鏡像直接部署。【免費(fèi)下載鏈接】IOPaintImage inpainting tool powered by SOTA AI Model. Remove any unwanted object, defect, people from your pictures or erase and replace(powered by stable diffusion) any thing on your pictures.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考