IOPaint｜3 条命令本地跑通 AI 去水印，批量清路人

IOPaint3 条命令本地跑通 AI 去水印批量清路人【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/IOPaint接到一张带满屏水印的素材图客户那边又催着今天交付。裁构图就废了。找设计师钱和时间都不够。IOPaint 就是干这个的把不想要的东西圈出来AI 自动补全去水印、删路人、清杂物全在一套工具里解决。装好到打开浏览器3 条命令搞定先让它动起来你只需要 3 步pip3 install iopaint装工具本体一条命令完事。iopaint start --modellama --devicecpu --port8080启动本地服务。lama是最轻量的擦除模型--devicecpu表示不用显卡也能跑端口用 8080。# 浏览器访问 http://localhost:8080两个环境提示首次启动会自动下载模型权重网络一般的话多等几分钟没有独立显卡完全没关系CPU 模式下 LaMa 这种轻量擦除模型速度照样够用跑通标志打开http://localhost:8080看到左侧的上传区、中间的画布和Generate生成按钮就算成功了。它能干什么去水印前后对比核心场景一屏扫完去水印、删路人、清杂物、修老照片、物体替换与图片扩边。下面三组前后对比全部来自仓库自带示例图。处理前处理后满屏水印被完整抹掉人物五官和车身纹理都还在看不出修补痕迹。处理前处理后背景里多出来的那一位直接请出画面墙面地面过渡自然主角重新成了唯一焦点。处理前处理后大字擦得干干净净底下的细节一根毫毛没伤到。和在线修图网站最大的区别图片从头到尾不出你这台电脑不经过任何服务器工具完全免费开源没有付费墙内置的模型还能按需切换从几秒出图的轻量擦除到 Stable Diffusion 级别的重绘都有。底层怎么跑擦除模型管删扩散模型管重画IOPaint 内部分三层轻量擦除模型如 LaMa负责删根据周围像素推断被遮住的区域该长什么样扩散模型基于 Stable Diffusion简单说就是 AI 按文字提示把缺的那块重新画出来负责改能替换物体、把画面往外扩一圈插件负责辅助交互式分割、一键抠图、图片超分、人脸修复按需开启进阶玩法一条命令批量处理上百张图批量处理手里有几十张原图和对应的蒙版图白色像素标记要修的位置把它们分别放进两个文件夹iopaint run --modellama --devicecpu \ --image/path/to/image_folder \ --mask/path/to/mask_folder \ --outputoutput_dir注意蒙版文件夹里每张图要和原图一一对应如果几百张图都只需修同一个位置比如统一去角落水印--mask直接指向单个蒙版文件即可工具会自动对每张图套用。插件叠加交互分割、抠图、超分、人脸修复这些插件在启动时按需勾选iopaint start --enable-interactive-seg --enable-remove-bg \ --enable-realesrgan --enable-gfpgan圈水印、半透明物体这种手画费劲的目标用分割插件生成蒙版比画笔快且准实现代码在 iopaint/plugins/擦除模型本体在 iopaint/model/。踩坑与技巧蒙版贴边涂宁可多涂一点也别漏涂漏掉的边缘是效果翻车最常见的原因复杂目标别手画半透明水印、形状复杂的物体用--enable-interactive-seg点两下生成蒙版大图先降尺寸试小图确认效果和参数没问题再回头处理原图省时间显存紧张启动命令加--low-mem或--cpu-offload把部分计算挪到内存里GPU 用户记得装 CUDA 版 PyTorch同一模型速度能差好几倍批量前留底先复制一份原图文件夹AI 修翻车了随时能重来那张发不出去的带水印素材图现在几分钟就能在本地处理干净。IOPaint 免费开源花 3 分钟装一下下一个废片说不定就是它救回来的。【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