100张图批量去水印IOPaint 一条命令跑完【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运营把 120 张带图库水印的商品图丢进共享文件夹deadline 是下班前。逐张打开 PS 修肯定来不及而 IOPaint 的批量擦除命令会把图片和蒙版按文件名一一配对交给 LaMa 模型专做内容修复的轻量 AI 模型逐张把蒙版区域像素级填平一条命令跑完整批。它凭什么核心是 LaMa 做 inpainting图像修补只依赖蒙版周围的像素重建被遮挡区域不需要写提示词结果和原图自然衔接。手动做每张要约 2 分钟画蒙版 修复画笔120 张要 4 小时用 IOPaint 跑批量处理蒙版备齐后小批量在 CPU 上几分钟跑完。去水印的前后效果大致是这样最短路径跑通克隆仓库并装依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint pip3 install -r requirements.txtGPU 用户先装 CUDA 版 torch版本对应关系详见 README。不想克隆的话也可以直接pip3 install iopaint下文命令换成iopaint run即可。 输入空机器 → 动作克隆 装依赖 → 输出可执行的python main.py。准备图片与蒙版两个文件夹images/放原图masks/放蒙版文件名必须同名photo1.jpg 配 photo1.png。蒙版就是一张黑白图白色区域是要擦掉的部分尺寸不用和原图一致程序会自动缩放到原图大小并二值化大于 127 的像素全变 255。 输入两个文件夹 → 动作按文件名配对 → 输出N 组图片, 蒙版就绪。执行批量擦除命令python main.py run --modellama --devicecpu \ --image./images \ --mask./masks \ --output./results首次运行会自动下载 lama 模型几 MB。 输入图片目录 蒙版目录 → 动作run命令 → 输出results/里每张图一个同名 PNGEXIF图片元数据保留。核对输出加--concat跑一遍最省心每张结果会变成原图 蒙版 结果三联图边缘干不干净一眼看出。另外盯一下日志——没找到配对蒙版的图片会被跳过并打一行mask not found120 张进 97 张出多半是这个原因不是崩溃。⚙️ 值得动的旋钮--model默认lama是纯擦除想把蒙版区域替换成别的内容比如换个物体才切stable-diffusion-inpainting届时要用--config传配置文件写提示词。--devicecpu跑小批量够用SD 系模型必须cuda显存 4GB 起步。hd_strategy--config配置文件里默认CROP长边超过 800 像素时裁出蒙版区域加 128 像素边距处理再拼回省显存也省时间。去水印任务不用管它。--concat默认关验收阶段加上。sd_mask_blur配置文件默认 11只对扩散模型生效调高蒙版边缘过渡更平滑调太大会吃掉附近细节。一句话你的任务如果是批量商品图去水印/去人默认配置lama CROP 策略基本就够其余参数先别动。⚠️ 踩坑提醒--mask指到单个文件时所有图片共用这一张蒙版。水印位置每张不同的话必须一张图配一张蒙版否则整批会把同一个位置擦掉只能重跑。 进阶玩法水印位置固定时图库水印基本都固定可以完全不手画蒙版用 ImageMagick 按已知坐标批量盖出区域蒙版再配合--mask的单文件模式N 张图共用一张蒙版。想让它每晚自动干活把run命令塞进 cron监听收件目录白天投图、下班前出新图整条链路不用再碰。更复杂的场景比如擦掉图上的文字 logolama 也能吃下来蒙版稍微盖宽一点更稳下一步完整参数列表看 README.md 的 Batch processing 一节配置文件里各参数的定义在 iopaint/schema.py图片和蒙版的配对与自动缩放逻辑在 iopaint/batch_processing.py。克隆下来今天就能跑通第一批 10 张。【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 100张图批量去水印，IOPaint 一条命令跑完
100张图批量去水印IOPaint 一条命令跑完【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运营把 120 张带图库水印的商品图丢进共享文件夹deadline 是下班前。逐张打开 PS 修肯定来不及而 IOPaint 的批量擦除命令会把图片和蒙版按文件名一一配对交给 LaMa 模型专做内容修复的轻量 AI 模型逐张把蒙版区域像素级填平一条命令跑完整批。它凭什么核心是 LaMa 做 inpainting图像修补只依赖蒙版周围的像素重建被遮挡区域不需要写提示词结果和原图自然衔接。手动做每张要约 2 分钟画蒙版 修复画笔120 张要 4 小时用 IOPaint 跑批量处理蒙版备齐后小批量在 CPU 上几分钟跑完。去水印的前后效果大致是这样最短路径跑通克隆仓库并装依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint pip3 install -r requirements.txtGPU 用户先装 CUDA 版 torch版本对应关系详见 README。不想克隆的话也可以直接pip3 install iopaint下文命令换成iopaint run即可。 输入空机器 → 动作克隆 装依赖 → 输出可执行的python main.py。准备图片与蒙版两个文件夹images/放原图masks/放蒙版文件名必须同名photo1.jpg 配 photo1.png。蒙版就是一张黑白图白色区域是要擦掉的部分尺寸不用和原图一致程序会自动缩放到原图大小并二值化大于 127 的像素全变 255。 输入两个文件夹 → 动作按文件名配对 → 输出N 组图片, 蒙版就绪。执行批量擦除命令python main.py run --modellama --devicecpu \ --image./images \ --mask./masks \ --output./results首次运行会自动下载 lama 模型几 MB。 输入图片目录 蒙版目录 → 动作run命令 → 输出results/里每张图一个同名 PNGEXIF图片元数据保留。核对输出加--concat跑一遍最省心每张结果会变成原图 蒙版 结果三联图边缘干不干净一眼看出。另外盯一下日志——没找到配对蒙版的图片会被跳过并打一行mask not found120 张进 97 张出多半是这个原因不是崩溃。⚙️ 值得动的旋钮--model默认lama是纯擦除想把蒙版区域替换成别的内容比如换个物体才切stable-diffusion-inpainting届时要用--config传配置文件写提示词。--devicecpu跑小批量够用SD 系模型必须cuda显存 4GB 起步。hd_strategy--config配置文件里默认CROP长边超过 800 像素时裁出蒙版区域加 128 像素边距处理再拼回省显存也省时间。去水印任务不用管它。--concat默认关验收阶段加上。sd_mask_blur配置文件默认 11只对扩散模型生效调高蒙版边缘过渡更平滑调太大会吃掉附近细节。一句话你的任务如果是批量商品图去水印/去人默认配置lama CROP 策略基本就够其余参数先别动。⚠️ 踩坑提醒--mask指到单个文件时所有图片共用这一张蒙版。水印位置每张不同的话必须一张图配一张蒙版否则整批会把同一个位置擦掉只能重跑。 进阶玩法水印位置固定时图库水印基本都固定可以完全不手画蒙版用 ImageMagick 按已知坐标批量盖出区域蒙版再配合--mask的单文件模式N 张图共用一张蒙版。想让它每晚自动干活把run命令塞进 cron监听收件目录白天投图、下班前出新图整条链路不用再碰。更复杂的场景比如擦掉图上的文字 logolama 也能吃下来蒙版稍微盖宽一点更稳下一步完整参数列表看 README.md 的 Batch processing 一节配置文件里各参数的定义在 iopaint/schema.py图片和蒙版的配对与自动缩放逻辑在 iopaint/batch_processing.py。克隆下来今天就能跑通第一批 10 张。【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