IOPaint本地免費(fèi)部署的AI圖像修復(fù)工具三個場景前后對比實(shí)測【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)工具一條 pip 命令就能裝進(jìn)你自己的電腦涂一下區(qū)域即可去掉圖片上的水印、路人或不需要的物體。全程在本地處理圖片不離開你的電腦。 它解決什么問題本地部署的 AI 圖像修復(fù)日常修圖里最費(fèi)神的三類小問題圖庫照片上鋪滿的重復(fù)水印、照片里多出來的路人或物體、海報上礙眼的 Logo。傳統(tǒng)做法是用 Photoshop 的仿制圖章、修補(bǔ)工具一點(diǎn)點(diǎn)涂抹或者交給在線去水印網(wǎng)站前者吃技術(shù)也吃時間后者要注冊、上傳有時還要訂閱費(fèi)。IOPaint 的做法不同。它把多個 AI 模型打包成一個本地運(yùn)行的網(wǎng)頁LaMa 這類模型負(fù)責(zé)擦除類任務(wù)去水印、去人、去物體PowerPaint、AnyText 等模型負(fù)責(zé)物體替換、圖像擴(kuò)展和給圖片添加文字。你只需要上傳圖片用畫筆涂掉想改的區(qū)域剩下的交給模型補(bǔ)齊。這套做法的價值一句話圖片不用離開你的電腦工具本身開源免費(fèi)沒有賬號注冊和生成次數(shù)限制。 從零上手安裝、啟動到完成第一次擦除安裝。在已裝好 Python 的機(jī)器上執(zhí)行安裝 IOPaint 包pip3 install iopaint啟動。用 CPU 跑 LaMa 擦除模型服務(wù)監(jiān)聽 8080 端口iopaint start --modellama --devicecpu --port8080第一次啟動有兩個常見卡點(diǎn)。一是模型文件會在首次啟動時自動下載第一次啟動偏慢是正?，F(xiàn)象別中途 CtrlC想換模型存放目錄可加--model-dir參數(shù)。二是 8080 端口若被其他服務(wù)占用把--port改成 8081 這類空閑端口即可。有 NVIDIA GPU 想加速的話需要先裝 CUDA 版 PyTorch再給--device傳對應(yīng)值具體命令見 README.md。首次操作。瀏覽器打開 http://localhost:8080上傳一張圖片用畫筆工具把要去掉的水印區(qū)域涂一遍點(diǎn)生成幾秒后出結(jié)果頁面里可以直接保存成圖。其余可選參數(shù)模型、插件開關(guān)等在終端執(zhí)行iopaint start --help查看。? 效果實(shí)測水印、物體、Logo 三個擦除場景前后對比下面三組前后對比圖取自倉庫的 assets/ 目錄。水印去除效果實(shí)測前后對比處理前圖片上鋪滿重復(fù)的 shutterstock 水印文字和圖標(biāo)標(biāo)記。處理后水印全部去掉人物皮膚、帽子等細(xì)節(jié)保留整體色調(diào)與原圖一致。局限在于放大看帽子邊緣和車窗填充區(qū)域有輕微模糊水印壓到皮膚上時需要把選區(qū)多涂幾遍才自然。物體移除效果實(shí)測前后對比處理前木梁天花板上掛著三個多余的紙燈籠。處理后三個燈籠被完整移除填充區(qū)域的木梁格紋銜接自然沒有明顯接縫。這個場景紋理重復(fù)且密集填充方向基本正確右上同類格紋處放大看仍有輕微錯位。Logo 文字去除效果實(shí)測前后對比處理前畫面上方有一行醒目的金色襯線標(biāo)題。處理后標(biāo)題被完整去除光暈與云層紋理銜接平滑沒有明顯色差。這個案例是深色背景上的高對比 Logo效果好文字壓在復(fù)雜花紋上時填充容易抹平細(xì)節(jié)需要放大檢查。 部署與硬件選擇CPU、GPU、Docker 三種方式維度說明支持系統(tǒng)Windows、macOS、Linux硬件要求CPU 可運(yùn)行 LaMa 等擦除模型跑 PowerPaint 等擴(kuò)散模型建議 NVIDIA GPU支持 macOS Apple Silicon包安裝pip3 install iopaint最省事Docker倉庫提供 docker/CPUDockerfile 與 docker/GPUDockerfile直接構(gòu)建鏡像源碼部署克隆倉庫https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint先在 web_app/ 構(gòu)建前端再按 requirements.txt 裝依賴運(yùn)行python3 main.py start --model lama --port 8080選型建議普通用戶包安裝 CPU LaMa 就夠用需要 GPU 加速的物體替換、圖像擴(kuò)展選 Docker GPU 鏡像或自行安裝 CUDA 版 PyTorch。 IOPaint 適合誰適用人群與不適用場景適合自媒體、電商用戶需要批量去除圖庫照片上的水印和 Logo設(shè)計(jì)師需要去掉宣傳照里的路人或替換畫面局部物體對圖片隱私有顧慮、不想把圖傳到第三方云服務(wù)的用戶想二次開發(fā)的開發(fā)者代碼開源iopaint/plugins/ 已內(nèi)置交互式分割、背景移除、超分辨率等插件可參考擴(kuò)展。不適合期望低配 CPU 上實(shí)時出結(jié)果的人擦除模型很快擴(kuò)散模型單次生成以數(shù)十秒計(jì)需要精確還原原本那里有什么的場景AI 填充是合理重構(gòu)不是還原原始像素離線或網(wǎng)絡(luò)受限環(huán)境首次啟動必須聯(lián)網(wǎng)下載模型。 收尾小結(jié)一句話總評與資源導(dǎo)航一句話總評IOPaint 是把擦除、替換、加文字這類 AI 修圖能力放進(jìn)本地的開源工具CPU 上就能完成去水印、去物體等日常場景GPU 上再解鎖物體替換和圖像擴(kuò)展效果對日常修圖夠用局限是復(fù)雜紋理區(qū)域要放大檢查。資源導(dǎo)航README.md 有完整命令與模型列表requirements.txt 是后端依賴清單web_app/ 是前端代碼docker/ 是 Docker 構(gòu)建文件?！久赓M(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