IOPaint 完整指南三条命令抹掉图片里的水印和路人【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工具由 Sanster 团队开发。你只需要在图片上用笔刷圈出水印、路人、文字或破损区域它就能自动补全出与周围融为一体的画面。项目完全自托管支持 CPU、GPU 和 Apple Silicon适合设计师、电商运营和想处理照片的普通用户。场景切入圈一块出一张干净的图假设你有一张商品图右下角压着图库水印背景里还站着一个路人。用 IOPaint 的流程是打开网页上传原图用画笔把水印和路人涂白点运行。几秒后得到的新图里水印位置被墙面和地砖自然地填满路人消失后露出的草地没有接缝。它之所以能做到这点是因为内置了两类模型一类是擦除模型专门学习如何根据周围像素补齐被遮住的区域另一类是扩散模型可以按你的文字提示把圈选区域替换成新内容甚至把画面向四周延展outpainting。所有模型代码都放在 iopaint/model/ 目录里例如lama.py负责擦除sd.py、brushnet/负责生成式替换。最快上手安装到出图只要三条命令跑完下面这条命令浏览器里就能开始修图了pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080然后访问http://localhost:8080。首次启动时 LaMa 模型会自动下载到本地无需手动配置如果想换存放目录加--model-dir参数即可。CPU 模式即可跑通擦除任务装好就能出结果。界面左侧是参数面板中间是画布右侧有历史记录。上传、涂 mask、运行三步完成第一次修复。核心能力四种修复各对应一条命令快速擦除水印、瑕疵、路人能做什么移除不想看到的元素用周围内容补齐不改变画面其他部分。如何触发启动时指定--modellama在网页里涂 mask 后点击运行即可也可在命令行批量执行见下文。对应模块iopaint/model/lama.py此外还有ldm.pyStable Diffusion 版修复、zits.py、mat.py等备选擦除模型--model参数支持lama、ldm、zits、mat、fcf、manga、cv2、migan共 8 种。对象替换与扩图按提示词重画圈选区域能做什么圈出一只旧沙发输入提示词换成皮沙发或者把画面两侧向外延展补出更宽的构图。如何触发iopaint start --modelsd --devicecuda加载 Stable Diffusion 修复模型也可换成powerpaint、brushnet等生成质量更高的模型。对应模块iopaint/model/sd.py、iopaint/model/brushnet/、iopaint/model/power_paint/。文字重绘AnyText 改图中文字能做什么不只是抹掉文字还能在指定区域画出新的中英文文字位置、字体可控。如何触发--modelanytext在网页中先涂出文字区域再填写要显示的内容。对应模块iopaint/model/anytext/内含独立的 OCR 识别与渲染管线。插件修脸、超分、自动抠图能做什么GFPGAN / RestoreFormer 修复低清人脸RealESRGAN 做超分辨率放大RemoveBG 和 Interactive Seg基于 Segment Anything自动抠出主体或生成 mask。如何触发启动命令里追加开关iopaint start --enable-interactive-seg --interactive-seg-devicecuda对应模块iopaint/plugins/用iopaint start --help可以查看全部插件开关。效果展示前后对比一次看全以下对比图都来自仓库自带的示例素材mask 均由人工涂画生成。水印前整个画面被重复水印覆盖。后水印全部抹除人物的发丝和服装纹理没有损失。路人前绿衣行人占据主体前景。后行人被移除地面与背景建筑按原有透视补全看不出涂改痕迹。文字前白色标题文字压在核心画面上。后文字被擦掉海报的色块和图案沿原样式延续。物体前白色灯笼悬挂在画面中上部。后灯笼及其阴影一并消失天花板纹理保持连续。进阶玩法批量修复与 API 调用批量修复怎么做要一次处理上百张图时用run子命令。--image填原图目录--mask填同名 mask 文件组成的目录也可以传单个 mask 文件让所有图共用iopaint run --modellama --devicecuda \ --imageimages/ --maskmasks/ \ --outputclean/加--concat参数后输出图会把原图、mask、结果拼在一起方便逐张验收。集成进自己的系统后端是一个标准 FastAPI 服务接口定义在 iopaint/api.py 中包含图片上传、inpaint 提交、插件调用等路由前端是独立的 Vite React 工程位于 web_app/。如果你想把 IOPaint 嵌进内部工具直接对它的 HTTP 接口发请求即可不必依赖网页界面。部署与硬件三种方式按需选择pip 安装pip3 install iopaint即可适合个人电脑快速体验Docker仓库自带 CPU 和 GPU 两个镜像文件docker build -f docker/CPUDockerfile -t iopaint .构建后docker run -p 8080:8080 iopaint运行适合服务器隔离部署硬件要求擦除模型LaMa 等CPU 就能跑Stable Diffusion 系列强烈建议配 NVIDIA GPU 并安装 CUDA 版 PyTorch显存吃紧时可加--low-mem或--cpu-offload参数降低占用模型文件首次运行时自动下载用iopaint list可查看已下载列表。适用人群与取舍你适合用 IOPaint建议换个方案需要批量去水印、去路人的电商或内容团队只需偶尔修一张图在线网页版工具足够数据不能出内网必须自托管需要全自动零 mask识别IOPaint 仍需你先涂出区域插件可辅助想把修复能力嵌进自己的产品只想要纯 CPU 上跑 SD 大模型的高生成质量速度会非常慢想在现有照片上做局部重绘、扩图需要训练自己的修复模型本项目不提供训练流程IOPaint 的擦除、扩散、插件三条能力线彼此独立你可以只取擦除部分也可以叠加插件做完整修图管线。更多细节可查阅 README.md 与 iopaint/ 目录下的源码实现。【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 完整指南：三条命令抹掉图片里的水印和路人
IOPaint 完整指南三条命令抹掉图片里的水印和路人【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工具由 Sanster 团队开发。你只需要在图片上用笔刷圈出水印、路人、文字或破损区域它就能自动补全出与周围融为一体的画面。项目完全自托管支持 CPU、GPU 和 Apple Silicon适合设计师、电商运营和想处理照片的普通用户。场景切入圈一块出一张干净的图假设你有一张商品图右下角压着图库水印背景里还站着一个路人。用 IOPaint 的流程是打开网页上传原图用画笔把水印和路人涂白点运行。几秒后得到的新图里水印位置被墙面和地砖自然地填满路人消失后露出的草地没有接缝。它之所以能做到这点是因为内置了两类模型一类是擦除模型专门学习如何根据周围像素补齐被遮住的区域另一类是扩散模型可以按你的文字提示把圈选区域替换成新内容甚至把画面向四周延展outpainting。所有模型代码都放在 iopaint/model/ 目录里例如lama.py负责擦除sd.py、brushnet/负责生成式替换。最快上手安装到出图只要三条命令跑完下面这条命令浏览器里就能开始修图了pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080然后访问http://localhost:8080。首次启动时 LaMa 模型会自动下载到本地无需手动配置如果想换存放目录加--model-dir参数即可。CPU 模式即可跑通擦除任务装好就能出结果。界面左侧是参数面板中间是画布右侧有历史记录。上传、涂 mask、运行三步完成第一次修复。核心能力四种修复各对应一条命令快速擦除水印、瑕疵、路人能做什么移除不想看到的元素用周围内容补齐不改变画面其他部分。如何触发启动时指定--modellama在网页里涂 mask 后点击运行即可也可在命令行批量执行见下文。对应模块iopaint/model/lama.py此外还有ldm.pyStable Diffusion 版修复、zits.py、mat.py等备选擦除模型--model参数支持lama、ldm、zits、mat、fcf、manga、cv2、migan共 8 种。对象替换与扩图按提示词重画圈选区域能做什么圈出一只旧沙发输入提示词换成皮沙发或者把画面两侧向外延展补出更宽的构图。如何触发iopaint start --modelsd --devicecuda加载 Stable Diffusion 修复模型也可换成powerpaint、brushnet等生成质量更高的模型。对应模块iopaint/model/sd.py、iopaint/model/brushnet/、iopaint/model/power_paint/。文字重绘AnyText 改图中文字能做什么不只是抹掉文字还能在指定区域画出新的中英文文字位置、字体可控。如何触发--modelanytext在网页中先涂出文字区域再填写要显示的内容。对应模块iopaint/model/anytext/内含独立的 OCR 识别与渲染管线。插件修脸、超分、自动抠图能做什么GFPGAN / RestoreFormer 修复低清人脸RealESRGAN 做超分辨率放大RemoveBG 和 Interactive Seg基于 Segment Anything自动抠出主体或生成 mask。如何触发启动命令里追加开关iopaint start --enable-interactive-seg --interactive-seg-devicecuda对应模块iopaint/plugins/用iopaint start --help可以查看全部插件开关。效果展示前后对比一次看全以下对比图都来自仓库自带的示例素材mask 均由人工涂画生成。水印前整个画面被重复水印覆盖。后水印全部抹除人物的发丝和服装纹理没有损失。路人前绿衣行人占据主体前景。后行人被移除地面与背景建筑按原有透视补全看不出涂改痕迹。文字前白色标题文字压在核心画面上。后文字被擦掉海报的色块和图案沿原样式延续。物体前白色灯笼悬挂在画面中上部。后灯笼及其阴影一并消失天花板纹理保持连续。进阶玩法批量修复与 API 调用批量修复怎么做要一次处理上百张图时用run子命令。--image填原图目录--mask填同名 mask 文件组成的目录也可以传单个 mask 文件让所有图共用iopaint run --modellama --devicecuda \ --imageimages/ --maskmasks/ \ --outputclean/加--concat参数后输出图会把原图、mask、结果拼在一起方便逐张验收。集成进自己的系统后端是一个标准 FastAPI 服务接口定义在 iopaint/api.py 中包含图片上传、inpaint 提交、插件调用等路由前端是独立的 Vite React 工程位于 web_app/。如果你想把 IOPaint 嵌进内部工具直接对它的 HTTP 接口发请求即可不必依赖网页界面。部署与硬件三种方式按需选择pip 安装pip3 install iopaint即可适合个人电脑快速体验Docker仓库自带 CPU 和 GPU 两个镜像文件docker build -f docker/CPUDockerfile -t iopaint .构建后docker run -p 8080:8080 iopaint运行适合服务器隔离部署硬件要求擦除模型LaMa 等CPU 就能跑Stable Diffusion 系列强烈建议配 NVIDIA GPU 并安装 CUDA 版 PyTorch显存吃紧时可加--low-mem或--cpu-offload参数降低占用模型文件首次运行时自动下载用iopaint list可查看已下载列表。适用人群与取舍你适合用 IOPaint建议换个方案需要批量去水印、去路人的电商或内容团队只需偶尔修一张图在线网页版工具足够数据不能出内网必须自托管需要全自动零 mask识别IOPaint 仍需你先涂出区域插件可辅助想把修复能力嵌进自己的产品只想要纯 CPU 上跑 SD 大模型的高生成质量速度会非常慢想在现有照片上做局部重绘、扩图需要训练自己的修复模型本项目不提供训练流程IOPaint 的擦除、扩散、插件三条能力线彼此独立你可以只取擦除部分也可以叠加插件做完整修图管线。更多细节可查阅 README.md 与 iopaint/ 目录下的源码实现。【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