IOPaint 快速入门指南本地运行 AI 图像修复3 步去除照片中的物体、人物与水印【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaintIOPaint 是一个免费开源的 AI 图像修复inpainting工具你涂掉不想要的部分它自动生成合理背景。它还能用文字提示词替换画面内容全程在本地运行照片不出电脑。适合想修图但没编程基础的人也适合需要批量处理的创作者。先看效果下面几组是官方示例图左边原图、右边修复后注意被擦除区域与周围纹理的衔接→→准备工作3 项运行要求开始前确认三件事缺了也能跑只是体验不同系统Windows / macOS / Linux 均可Apple Silicon 有优化支持内存最低 4GB需开启低内存模式推荐 16GB显卡有 NVIDIA 显卡可开 CUDA 加速速度明显更快没有也能纯 CPU 跑磁盘预留 10GB 以上空间首次启动会自动下载模型文件网络首次运行需联网拉取模型之后可离线使用安装与启动两条命令跑起来最省事的方式是直接从 pip 安装官方包无需 clone 仓库pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080第一条命令装好程序和依赖第二条启动服务lama是默认的快速擦除模型devicecpu表示先用 CPU 跑通有 NVIDIA 显卡可改成devicecuda。启动后浏览器访问http://localhost:8080即可。第一次启动会卡在模型下载这是正常现象等它下完几百 MB 到数 GB 不等。Windows 用户如果不想碰命令行仓库里scripts/user_scripts/目录提供了中文一键安装和启动脚本双击.bat文件即可。⚠️ 卡住不动先查网络能否访问 HuggingFace报错找不到 pip 就先装 Python 3.10。实战演练三个高频任务打开网页后核心操作都一样选画笔 → 涂抹要处理的区域即掩码告诉 AI 改哪里→ 点修复。下面按任务拆解。任务一抹掉背景里的路人旅游照、街拍里闯镜的路人用默认模型即可涂抹整个人物轮廓。→用中等画笔沿人物外圈完整涂满宁可多涂边缘保持默认 lama 模型点修复几秒钟出结果边缘没补干净就扩大掩码再跑一次任务二擦除画面上的文字截图、海报上的乱码或多余标题原理相同注意笔画要涂透。→用略小的画笔沿文字边缘仔细涂抹漏掉的字会残影复杂光影背景可换 zits 或 mat 模型再试修复后放大检查残字则重涂局部任务三漫画页去掉多余元素漫画、动漫线稿有专门的修复路线避免 AI 把线稿画糊。→ IOPaint漫画修复后保留画面构图的干净结果涂抹多余的对话框与标注模型选 manga针对动漫图像训练的擦除模型对比结果线条断裂处可二次涂抹修补进阶技巧批量处理与低内存模式批量修复图片多时不必逐张点开掩码文件与原图同名放一起即可iopaint run --modellama --devicecpu \ --image图片目录 --mask掩码目录 \ --output输出目录插件加持启动时加参数可挂上交互式分割点击圈选物体自动生成掩码、超分、人脸修复等插件例如iopaint start --modellama --enable-interactive-seg --interactive-seg-devicecuda。小显存救急--low-mem开启注意力切片省显存--cpu-offload把权重挪到内存显存占用再降一截。模型分工只要擦除就用 lama/zits/mat 这类轻量擦除模型快且不吃资源要按提示词替换内容才上 PowerPaint 等扩散模型慢但能生成新元素。避坑指南常见现象与对策首次启动长时间无响应→ 正在自动下模型看终端进度条别关窗口8080 端口被占用→ 换--port8081访问地址同步改CUDA 显存不足报错→ 加--low-mem或--cpu-offload或直接--devicecpu扩散模型输出全黑或全绿→ 加--no-half用全精度运行擦除区域边缘有残影→ 掩码没涂透扩大涂抹范围重新修复CPU 上扩散模型慢得难受→ 换成 lama 等擦除模型速度差距明显 以上问题基本都发生在第一次使用阶段跑通一次后后续操作都很轻快。开始你的第一次修复装好即用的图像修复流程到这里就完整了涂掩码、选模型、看结果剩下的交给模型。想深入的话从下面几个入口找起README.md官方文档与全部模型列表scripts/user_scripts/Windows 一键安装脚本iopaint/model/各修复模型的源码实现iopaint/plugins/分割、超分等插件【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 IOPaint 快速入门指南：本地运行 AI 图像修复，3 步去除照片中的物体、人物与水印
IOPaint 快速入门指南本地运行 AI 图像修复3 步去除照片中的物体、人物与水印【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaintIOPaint 是一个免费开源的 AI 图像修复inpainting工具你涂掉不想要的部分它自动生成合理背景。它还能用文字提示词替换画面内容全程在本地运行照片不出电脑。适合想修图但没编程基础的人也适合需要批量处理的创作者。先看效果下面几组是官方示例图左边原图、右边修复后注意被擦除区域与周围纹理的衔接→→准备工作3 项运行要求开始前确认三件事缺了也能跑只是体验不同系统Windows / macOS / Linux 均可Apple Silicon 有优化支持内存最低 4GB需开启低内存模式推荐 16GB显卡有 NVIDIA 显卡可开 CUDA 加速速度明显更快没有也能纯 CPU 跑磁盘预留 10GB 以上空间首次启动会自动下载模型文件网络首次运行需联网拉取模型之后可离线使用安装与启动两条命令跑起来最省事的方式是直接从 pip 安装官方包无需 clone 仓库pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080第一条命令装好程序和依赖第二条启动服务lama是默认的快速擦除模型devicecpu表示先用 CPU 跑通有 NVIDIA 显卡可改成devicecuda。启动后浏览器访问http://localhost:8080即可。第一次启动会卡在模型下载这是正常现象等它下完几百 MB 到数 GB 不等。Windows 用户如果不想碰命令行仓库里scripts/user_scripts/目录提供了中文一键安装和启动脚本双击.bat文件即可。⚠️ 卡住不动先查网络能否访问 HuggingFace报错找不到 pip 就先装 Python 3.10。实战演练三个高频任务打开网页后核心操作都一样选画笔 → 涂抹要处理的区域即掩码告诉 AI 改哪里→ 点修复。下面按任务拆解。任务一抹掉背景里的路人旅游照、街拍里闯镜的路人用默认模型即可涂抹整个人物轮廓。→用中等画笔沿人物外圈完整涂满宁可多涂边缘保持默认 lama 模型点修复几秒钟出结果边缘没补干净就扩大掩码再跑一次任务二擦除画面上的文字截图、海报上的乱码或多余标题原理相同注意笔画要涂透。→用略小的画笔沿文字边缘仔细涂抹漏掉的字会残影复杂光影背景可换 zits 或 mat 模型再试修复后放大检查残字则重涂局部任务三漫画页去掉多余元素漫画、动漫线稿有专门的修复路线避免 AI 把线稿画糊。→ IOPaint漫画修复后保留画面构图的干净结果涂抹多余的对话框与标注模型选 manga针对动漫图像训练的擦除模型对比结果线条断裂处可二次涂抹修补进阶技巧批量处理与低内存模式批量修复图片多时不必逐张点开掩码文件与原图同名放一起即可iopaint run --modellama --devicecpu \ --image图片目录 --mask掩码目录 \ --output输出目录插件加持启动时加参数可挂上交互式分割点击圈选物体自动生成掩码、超分、人脸修复等插件例如iopaint start --modellama --enable-interactive-seg --interactive-seg-devicecuda。小显存救急--low-mem开启注意力切片省显存--cpu-offload把权重挪到内存显存占用再降一截。模型分工只要擦除就用 lama/zits/mat 这类轻量擦除模型快且不吃资源要按提示词替换内容才上 PowerPaint 等扩散模型慢但能生成新元素。避坑指南常见现象与对策首次启动长时间无响应→ 正在自动下模型看终端进度条别关窗口8080 端口被占用→ 换--port8081访问地址同步改CUDA 显存不足报错→ 加--low-mem或--cpu-offload或直接--devicecpu扩散模型输出全黑或全绿→ 加--no-half用全精度运行擦除区域边缘有残影→ 掩码没涂透扩大涂抹范围重新修复CPU 上扩散模型慢得难受→ 换成 lama 等擦除模型速度差距明显 以上问题基本都发生在第一次使用阶段跑通一次后后续操作都很轻快。开始你的第一次修复装好即用的图像修复流程到这里就完整了涂掩码、选模型、看结果剩下的交给模型。想深入的话从下面几个入口找起README.md官方文档与全部模型列表scripts/user_scripts/Windows 一键安装脚本iopaint/model/各修复模型的源码实现iopaint/plugins/分割、超分等插件【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考