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)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 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)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