免费开源AI修图工具IOPaint三步抹掉照片中的路人、水印和文字【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上周朋友发来一张聚会合照八个人站得整整齐齐唯独背景里闯进一个端着奶茶的陌生人。他苦笑着说要是能把这哥们P掉就好了。放在以前这活儿得求人开Photoshop现在我用一个叫 IOPaint 的免费开源AI修图工具60秒就处理完了而且完全看不出痕迹。这篇文章带你从零开始用三步完成装好工具→抹掉路人→批量清文字水印的完整实战。全程不需要任何修图基础所有操作在浏览器里点鼠标就能完成。那张合照里站着一个多余的陌生人先直观感受一下AI修图的威力。下面这两张图左图是原图右图是 IOPaint 用 LaMa 模型处理后的结果背景里那位女士被干净利落地移除了墙面、地面、光线都保持了自然过渡几乎看不出处理痕迹。这就是 IOPaint 最核心的能力——图片修复Image Inpainting。为什么AI抹掉的区域能无痕复原简单来说IOPaint 不是把涂抹区域涂掉而是让AI模型根据涂抹区域周围的像素推断出这里原本应该长什么样。想象你在玩拼图中间缺了一块你看着四周的图案纹理就能大致猜出缺的那块长什么样。AI修图也是这个逻辑只不过它的猜测精度远高于人类——它会分析墙面的纹理走向、光线的明暗变化甚至远处的透视关系然后生成一个与周边像素高度一致的补丁。模型层面对应的是 LaMa、MAT、ZITS 等专门为消除设计的SOTA模型其中 LaMa 以速度快、效果好、内存占用低著称也是我们接下来的默认选择。想研究实现细节的话可以从源码目录的 iopaint/model/lama.py 看起。第一步10分钟装好免费开源的AI修图工具IOPaint 完全免费、开源支持本地部署你的图片不会上传到任何服务器隐私有保障。安装只需要两条命令pip3 install iopaintiopaint start --modellama --devicecpu --port8080第一条命令安装本体第二条命令用 LaMa 模型启动服务。等待模型自动下载完成后在浏览器打开 http://localhost:8080 就能看到修图界面了。如果你有NVIDIA显卡想用GPU加速可以先安装对应版本的PyTorchpip3 install torch2.1.2 torchvision0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118第二步画笔一抹路人当场消失服务启动后整个修图流程只有四步上传需要处理的图片用画笔工具涂抹掉想移除的区域选择模型点击处理下载修复后的图片先看一个移除多余物体的例子。左图是挂满纸灯笼的庆典场地右图是 IOPaint 移除部分灯笼后的效果涂抹时有两个小技巧可以记一下 一是尽量精确框住目标不用涂得太大二是对复杂背景可以把物体边缘也轻轻带一笔让AI有更充分的参考信息。处理完成后把鼠标移到图上就能对比前后效果满意就一键保存。第三步批量清理水印与文字一条命令搞定除了在网页上手动画笔IOPaint 还支持纯命令行的批量处理特别适合批量清理商品图水印、批量去掉截图文字。先看一组水印清理效果——画面上的图库水印被完全清除图片恢复原始状态批量处理只需要一条命令 iopaint run --modellama --devicecpu \ --image/path/to/image_folder \ --mask/path/to/mask_folder \ --outputoutput_dir其中--image是存放原图的文件夹--mask是对应的蒙版文件夹蒙版用来标记要清除的区域--output是结果输出目录。准备好蒙版后几百张图片也可以一口气处理完。文字去除同样在行游戏海报上的标题文字可以被完美移除想换掉物体扩散模型帮你画新的上面用的 LaMa 属于消除类模型——它只让被涂抹的区域融入背景不会生成新内容。如果你想做更有创意的操作比如把照片里的旧沙发替换成新沙发、把小猫涂掉后生成一只小狗就需要切换到扩散模型Diffusion Model。IOPaint 内置了对 Stable Diffusion 系列模型的支持启动时换一个模型名即可iopaint start --modelrunwayml/stable-diffusion-inpainting --devicecpu支持的扩散模型相当丰富PowerPaint 支持物体替换与扩图把图片向外扩展生成新画面、AnyText 专门处理文字生成与擦除、Paint-by-Example 可以根据你给的示例图片生成新物体。启动后可以在网页界面直接切换模型扩散模型通常需要写提示词prompt比如想生成一只狗就在输入框里写上 a dog。装上这些插件修图能力直接翻倍IOPaint 的插件系统让它的能力远不止修复两个字启动服务时加上对应参数即可启用插件用途启动参数交互式分割用Segment Anything精确框选物体--enable-interactive-seg背景移除一键抠出主体生成透明PNG--enable-remove-bg人脸修复用GFPGAN/RestoreFormer修复模糊人脸--enable-gfpgan超分辨率用RealESRGAN提升图片清晰度--enable-realesrgan例如同时启动分割和背景移除插件iopaint start --modellama --enable-interactive-seg --enable-remove-bg插件和修复功能可以组合使用先用交互式分割精确选中要移除的人物再交给修复模型处理比手动涂抹精确得多。低配电脑也能跑内存优化三板斧没有独立显卡、只有CPU的电脑也不用担心IOPaint 提供了几个省内存的实用参数 ⚡iopaint start --modellama --low-mem --cpu-offload--low-mem开启注意力切片和VAE分块显著降低内存占用--cpu-offload把模型权重放在内存按需加载大幅减少显存占用--devicempsApple Silicon 用户可在 Mac 上开启GPU加速如果你的扩散模型生成结果总是发黑或发绿可以加--no-half使用完整精度。模型默认下载到缓存目录也可以用--model-dir指定存放位置方便离线复用。现在就去试试你的第一张AI修图从安装到完成第一张图整个过程不到10分钟完全免费、本地运行、无需联网上传图片。无论你是想清掉照片里的路人、批量去水印还是想用SD模型做创意替换IOPaint 都能给你专业级的效果。动手试试吧 打开终端执行pip3 install iopaint和iopaint start --modellama --devicecpu --port8080然后随便挑一张带瑕疵的照片体验一下画笔一抹烦恼消失的乐趣。想从源码开始折腾的话也可以 clone 完整仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint。【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 免费开源AI修图工具IOPaint：三步抹掉照片中的路人、水印和文字
免费开源AI修图工具IOPaint三步抹掉照片中的路人、水印和文字【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上周朋友发来一张聚会合照八个人站得整整齐齐唯独背景里闯进一个端着奶茶的陌生人。他苦笑着说要是能把这哥们P掉就好了。放在以前这活儿得求人开Photoshop现在我用一个叫 IOPaint 的免费开源AI修图工具60秒就处理完了而且完全看不出痕迹。这篇文章带你从零开始用三步完成装好工具→抹掉路人→批量清文字水印的完整实战。全程不需要任何修图基础所有操作在浏览器里点鼠标就能完成。那张合照里站着一个多余的陌生人先直观感受一下AI修图的威力。下面这两张图左图是原图右图是 IOPaint 用 LaMa 模型处理后的结果背景里那位女士被干净利落地移除了墙面、地面、光线都保持了自然过渡几乎看不出处理痕迹。这就是 IOPaint 最核心的能力——图片修复Image Inpainting。为什么AI抹掉的区域能无痕复原简单来说IOPaint 不是把涂抹区域涂掉而是让AI模型根据涂抹区域周围的像素推断出这里原本应该长什么样。想象你在玩拼图中间缺了一块你看着四周的图案纹理就能大致猜出缺的那块长什么样。AI修图也是这个逻辑只不过它的猜测精度远高于人类——它会分析墙面的纹理走向、光线的明暗变化甚至远处的透视关系然后生成一个与周边像素高度一致的补丁。模型层面对应的是 LaMa、MAT、ZITS 等专门为消除设计的SOTA模型其中 LaMa 以速度快、效果好、内存占用低著称也是我们接下来的默认选择。想研究实现细节的话可以从源码目录的 iopaint/model/lama.py 看起。第一步10分钟装好免费开源的AI修图工具IOPaint 完全免费、开源支持本地部署你的图片不会上传到任何服务器隐私有保障。安装只需要两条命令pip3 install iopaintiopaint start --modellama --devicecpu --port8080第一条命令安装本体第二条命令用 LaMa 模型启动服务。等待模型自动下载完成后在浏览器打开 http://localhost:8080 就能看到修图界面了。如果你有NVIDIA显卡想用GPU加速可以先安装对应版本的PyTorchpip3 install torch2.1.2 torchvision0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118第二步画笔一抹路人当场消失服务启动后整个修图流程只有四步上传需要处理的图片用画笔工具涂抹掉想移除的区域选择模型点击处理下载修复后的图片先看一个移除多余物体的例子。左图是挂满纸灯笼的庆典场地右图是 IOPaint 移除部分灯笼后的效果涂抹时有两个小技巧可以记一下 一是尽量精确框住目标不用涂得太大二是对复杂背景可以把物体边缘也轻轻带一笔让AI有更充分的参考信息。处理完成后把鼠标移到图上就能对比前后效果满意就一键保存。第三步批量清理水印与文字一条命令搞定除了在网页上手动画笔IOPaint 还支持纯命令行的批量处理特别适合批量清理商品图水印、批量去掉截图文字。先看一组水印清理效果——画面上的图库水印被完全清除图片恢复原始状态批量处理只需要一条命令 iopaint run --modellama --devicecpu \ --image/path/to/image_folder \ --mask/path/to/mask_folder \ --outputoutput_dir其中--image是存放原图的文件夹--mask是对应的蒙版文件夹蒙版用来标记要清除的区域--output是结果输出目录。准备好蒙版后几百张图片也可以一口气处理完。文字去除同样在行游戏海报上的标题文字可以被完美移除想换掉物体扩散模型帮你画新的上面用的 LaMa 属于消除类模型——它只让被涂抹的区域融入背景不会生成新内容。如果你想做更有创意的操作比如把照片里的旧沙发替换成新沙发、把小猫涂掉后生成一只小狗就需要切换到扩散模型Diffusion Model。IOPaint 内置了对 Stable Diffusion 系列模型的支持启动时换一个模型名即可iopaint start --modelrunwayml/stable-diffusion-inpainting --devicecpu支持的扩散模型相当丰富PowerPaint 支持物体替换与扩图把图片向外扩展生成新画面、AnyText 专门处理文字生成与擦除、Paint-by-Example 可以根据你给的示例图片生成新物体。启动后可以在网页界面直接切换模型扩散模型通常需要写提示词prompt比如想生成一只狗就在输入框里写上 a dog。装上这些插件修图能力直接翻倍IOPaint 的插件系统让它的能力远不止修复两个字启动服务时加上对应参数即可启用插件用途启动参数交互式分割用Segment Anything精确框选物体--enable-interactive-seg背景移除一键抠出主体生成透明PNG--enable-remove-bg人脸修复用GFPGAN/RestoreFormer修复模糊人脸--enable-gfpgan超分辨率用RealESRGAN提升图片清晰度--enable-realesrgan例如同时启动分割和背景移除插件iopaint start --modellama --enable-interactive-seg --enable-remove-bg插件和修复功能可以组合使用先用交互式分割精确选中要移除的人物再交给修复模型处理比手动涂抹精确得多。低配电脑也能跑内存优化三板斧没有独立显卡、只有CPU的电脑也不用担心IOPaint 提供了几个省内存的实用参数 ⚡iopaint start --modellama --low-mem --cpu-offload--low-mem开启注意力切片和VAE分块显著降低内存占用--cpu-offload把模型权重放在内存按需加载大幅减少显存占用--devicempsApple Silicon 用户可在 Mac 上开启GPU加速如果你的扩散模型生成结果总是发黑或发绿可以加--no-half使用完整精度。模型默认下载到缓存目录也可以用--model-dir指定存放位置方便离线复用。现在就去试试你的第一张AI修图从安装到完成第一张图整个过程不到10分钟完全免费、本地运行、无需联网上传图片。无论你是想清掉照片里的路人、批量去水印还是想用SD模型做创意替换IOPaint 都能给你专业级的效果。动手试试吧 打开终端执行pip3 install iopaint和iopaint start --modellama --devicecpu --port8080然后随便挑一张带瑕疵的照片体验一下画笔一抹烦恼消失的乐趣。想从源码开始折腾的话也可以 clone 完整仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint。【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