lama-cleaner-开源的AI去除图片背景，消除水印工具

前言：

** 在浏览图片或视频时，水印可能会造成视觉上的干扰。对于那些希望消除这种干扰的用户来说，现在有一些基于人工智能技术的开源工具可供选择。这些工具利用复杂的算法来轻松去除水印，同时保持原始文件的完整性和质量。今天，我们要重点介绍的是lama-cleaner：一个高效的AI开源项目，它专门设计用来清除图片和视频中的水印，使得媒体内容更加干净、不受水印影响。创作不易，要是对您有用请加个关注或点个赞，非常感谢了！**

来源：

lama-cleaner的GitHub官方页面：https://github.com/Sanster/lama-cleaner

特征

完全免费和开源，完全可以自部署本地电脑或云服务器，支持CPU&GPU和Apple Silicon

• Windows 一键式安装程序
• 支持各种 AI 模型来执行擦除、修复或外绘画任务。 - 擦除模型：这些模型可用于从图像中删除不需要的对象、缺陷、水印、人物。我还开发了一个名为 OptiClean 的 macOS 原生应用程序，它提供了此功能。- 扩散模型：这些模型可用于替换对象或进行外画。一些常用的型号包括： - 跑道ml/stable-diffusion-inpainting- 扩散器/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1- andregn/Realistic_Vision_V3.0-inpainting- Lykon/dreamshaper-8-inpainting- Sanster/anything-4.0-inpainting- Sanster/PowerPaint-V1-stable-diffusion-inpainting- Sanster/AnyText （英语）- Fantasy-Studio/Paint-by-Example （幻想工作室/按例绘画）
• 插件： - Segment Anything：准确、快速的交互式对象分割- RemoveBG：删除图像背景或为前景对象生成蒙版- 动漫分割：与 RemoveBG 类似，该模型是专门针对动漫图像训练的。- RealESRGAN：超分辨率- GFPGAN：面部修复- RestoreFormer：面部修复
• FileManager：方便地浏览您的图片并将它们直接保存到输出目录。

快速上手

启动 webui

IOPaint 提供了一个方便的 webui，用于使用最新的 AI 模型来编辑您的图像。 您可以通过运行以下命令轻松安装和启动 IOPaint：

# In order to use GPU, install cuda version of pytorch first.
# pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# AMD GPU users, please utilize the following command, only works on linux, as pytorch is not yet supported on Windows with ROCm.
# pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6

pip3 install iopaint
iopaint start --model=lama --device=cpu --port=8080

就是这样，您可以通过在 Web 浏览器中访问 http://localhost:8080 来开始使用 IOPaint。

所有模型将在启动时自动下载。如果要更改下载目录，可以添加 .更多文档可以在这里找到

--model-dir

您可以在此处查看其他支持的模型，以及如何在此处使用本地 sd ckpt/safetensors 文件。

插件

您可以指定在启动服务时要使用的插件，并且可以使用 查看启用插件的命令。

iopaint start --help

插件的更多演示可以在这里看到

iopaint start --enable-interactive-seg --interactive-seg-device=cuda

批处理

您还可以在命令行中使用 IOPaint 来批处理映像：

iopaint run --model=lama --device=cpu \
--image=/path/to/image_folder \
--mask=/path/to/mask_folder \
--output=output_dir

--image

是包含输入图像的文件夹，是包含相应蒙版图像的文件夹。 当是掩码文件的路径时，将使用此掩码处理所有图像。

--mask

--mask

您可以在下面查看有关 IOPaint 支持的可用模型和插件的更多信息。

发展

安装 nodejs，然后安装前端依赖项。

git clone https://github.com/Sanster/IOPaint.git
cd IOPaint/web_app
npm install

启动前端开发环境

npm run dev

安装后端要求并启动后端服务

pip install -r requirements.txt python3 main.py --model lama
然后你可以浏览。前端代码修改后会自动更新，但后端修改 python 代码后需要重启服务。

http://localhost:5173/