IOPaint 完整指南免费开源 AI 图像修复工具一条命令去掉水印、路人、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/IOPaintIOPaint 是一款免费开源的 AI 图像修复工具能把照片里的水印、路人、文字等不想要的东西抹掉还能用 Stable Diffusion 替换或扩展画面。适合想清理图片的普通用户也适合需要批量处理图像的开发者。快速上手 三步安装并启动需要 Python 3.8直接 pip 安装pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080首次启动会自动下载 LaMa 模型约几十 MB下完即可在浏览器打开 http://localhost:8080 开始用。网页端界面是 React 写的源码在 web_app/src/有兴趣可以翻翻它怎么把画笔、预览、参数面板拼起来的。有 NVIDIA 显卡的话把--devicecpu换成--devicecuda扩散模型的速度会快很多。看到第一个效果抹掉图片水印上传一张照片用画笔刷住水印区域点生成几秒后蒙版位置就被自然地填上了。不用会 PS也不用理解什么扩散模型刷一下、等几秒就是全部操作。核心使用场景一张命令去掉照片水印照片上铺满水印没法直接使用时是最典型的场景。网页端刷选后生成即可如果你已经有蒙版图还可以完全跳过界面用命令行批量处理后文进阶玩法有现成命令。像这样水印密集的图用默认的 lama 模型刷一下水印区域会被周围内容补全人物细节基本不受影响。漫画和截图的文字擦除漫画页面上方盖着标题文字、游戏封面被文字压住画面时同样可以处理。刷选文字区域选manga或ldm这类修复模型生成。文字下方的线条、画面会被推断补全比手动仿制图章快得多。去掉背景里的路人街拍里站着一个不想留的行人刷住行人让模型补出干净背景即可效果取决于遮挡面积遮挡越小补出来的地面、墙面越自然。功能选择模型分两大类擦除类专门做删除快和扩散类基于 Stable Diffusion能替换和扩图慢但自由。按任务对号入座你的任务建议模型说明日常去水印、去杂物lama默认CPU 上也能跑速度最快复杂背景的精细擦除mat/fcf/zits质量更高速度略慢文字、漫画修复manga/ldm对文字场景有针对性优化替换物体、按提示词生成runwayml/stable-diffusion-inpainting写 prompt 让蒙版区生成指定内容修复 向外扩图powerpaint/brushnet支持 outpainting能把画面边界扩展出去往图里写准文字anytext专门优化文字渲染的扩散模型不会刷蒙版Segment Anything 插件点一下物体自动生成蒙版内置擦除模型共 8 个lama、ldm、zits、mat、fcf、manga、cv2、migan源码都在 model/ 目录除主体修复外plugins/ 下还有一组辅助插件RemoveBG 抠图、Anime Seg 动漫分割、RealESRGAN 超分、GFPGAN 和 RestoreFormer 人脸修复适合做擦除 放大 修脸的连招。进阶玩法批量自动化iopaint run可以一次处理整个文件夹--mask传文件夹时按同名匹配蒙版传单个文件时所有图共用同一张蒙版iopaint run --modellama --devicecpu \ --imageinputs \ --maskmasks \ --outputresults \ --concat # 可选原图蒙版结果拼成一张对比图API 集成服务本质是 FastAPI 应用启动后可以直接 POST/api/v1/inpaint传 base64 编码的图片和蒙版返回修复后的图片字节另外还有/api/v1/model切换模型、/api/v1/run_plugin_gen_mask插件生成蒙版等接口接进自己的图片流水线只需几十行代码。部署方式本地 pip 安装最省事适合个人使用CPU、GPU、Apple Silicon 都支持。Docker 部署适合固定环境、团队共用。clone 仓库后用仓库里现成的镜像文件构建git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint docker build -f docker/CPUDockerfile -t iopaint .GPU 环境把-f换成docker/GPUDockerfile即可两个文件都在 docker/ 目录。构建完docker run -it -p 8080:8080 iopaint bash进入容器再执行iopaint start --modellama --devicecpu就通了。常见坑与技巧 ⚠️扩散模型出图全黑或发绿加--no-half用全精度fp32跑这是部分显卡半精度不稳导致的。GPU 显存不足直接崩溃加--low-mem开启 attention slicing 和 VAE tiling还差就再加--cpu-offload把权重挪到内存牺牲一点速度换能跑完。首次启动卡很久不是卡死是在下模型。可以用iopaint download命令预下载或用--model-dir指定模型目录方便管理。批量处理报 mask 不匹配iopaint run会自动把蒙版缩放到原图尺寸但 API 调用要求两者尺寸严格一致自己调接口时先对齐分辨率。CPU 上跑扩散模型慢到怀疑人生正常现象CPU 用户优先用 lama 这类擦除模型扩散模型留给 GPU 或 HuggingFace Spaces 在线版。IOPaint 覆盖了擦除、替换、扩图、修脸、超分整条链路日常清图用 lama 就够需要创意编辑再切扩散模型。装好后建议先用自带资产里的样图assets/下有水印、路人、文字等测试图把三种模型各试一遍再上手自己的图。完整模型列表和文档以 IOPaint 项目仓库为准。【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 完整指南免费开源 AI 图像修复工具一条命令去掉水印、路人、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/IOPaintIOPaint 是一款免费开源的 AI 图像修复工具能把照片里的水印、路人、文字等不想要的东西抹掉还能用 Stable Diffusion 替换或扩展画面。适合想清理图片的普通用户也适合需要批量处理图像的开发者。快速上手 三步安装并启动需要 Python 3.8直接 pip 安装pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080首次启动会自动下载 LaMa 模型约几十 MB下完即可在浏览器打开 http://localhost:8080 开始用。网页端界面是 React 写的源码在 web_app/src/有兴趣可以翻翻它怎么把画笔、预览、参数面板拼起来的。有 NVIDIA 显卡的话把--devicecpu换成--devicecuda扩散模型的速度会快很多。看到第一个效果抹掉图片水印上传一张照片用画笔刷住水印区域点生成几秒后蒙版位置就被自然地填上了。不用会 PS也不用理解什么扩散模型刷一下、等几秒就是全部操作。核心使用场景一张命令去掉照片水印照片上铺满水印没法直接使用时是最典型的场景。网页端刷选后生成即可如果你已经有蒙版图还可以完全跳过界面用命令行批量处理后文进阶玩法有现成命令。像这样水印密集的图用默认的 lama 模型刷一下水印区域会被周围内容补全人物细节基本不受影响。漫画和截图的文字擦除漫画页面上方盖着标题文字、游戏封面被文字压住画面时同样可以处理。刷选文字区域选manga或ldm这类修复模型生成。文字下方的线条、画面会被推断补全比手动仿制图章快得多。去掉背景里的路人街拍里站着一个不想留的行人刷住行人让模型补出干净背景即可效果取决于遮挡面积遮挡越小补出来的地面、墙面越自然。功能选择模型分两大类擦除类专门做删除快和扩散类基于 Stable Diffusion能替换和扩图慢但自由。按任务对号入座你的任务建议模型说明日常去水印、去杂物lama默认CPU 上也能跑速度最快复杂背景的精细擦除mat/fcf/zits质量更高速度略慢文字、漫画修复manga/ldm对文字场景有针对性优化替换物体、按提示词生成runwayml/stable-diffusion-inpainting写 prompt 让蒙版区生成指定内容修复 向外扩图powerpaint/brushnet支持 outpainting能把画面边界扩展出去往图里写准文字anytext专门优化文字渲染的扩散模型不会刷蒙版Segment Anything 插件点一下物体自动生成蒙版内置擦除模型共 8 个lama、ldm、zits、mat、fcf、manga、cv2、migan源码都在 model/ 目录除主体修复外plugins/ 下还有一组辅助插件RemoveBG 抠图、Anime Seg 动漫分割、RealESRGAN 超分、GFPGAN 和 RestoreFormer 人脸修复适合做擦除 放大 修脸的连招。进阶玩法批量自动化iopaint run可以一次处理整个文件夹--mask传文件夹时按同名匹配蒙版传单个文件时所有图共用同一张蒙版iopaint run --modellama --devicecpu \ --imageinputs \ --maskmasks \ --outputresults \ --concat # 可选原图蒙版结果拼成一张对比图API 集成服务本质是 FastAPI 应用启动后可以直接 POST/api/v1/inpaint传 base64 编码的图片和蒙版返回修复后的图片字节另外还有/api/v1/model切换模型、/api/v1/run_plugin_gen_mask插件生成蒙版等接口接进自己的图片流水线只需几十行代码。部署方式本地 pip 安装最省事适合个人使用CPU、GPU、Apple Silicon 都支持。Docker 部署适合固定环境、团队共用。clone 仓库后用仓库里现成的镜像文件构建git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint docker build -f docker/CPUDockerfile -t iopaint .GPU 环境把-f换成docker/GPUDockerfile即可两个文件都在 docker/ 目录。构建完docker run -it -p 8080:8080 iopaint bash进入容器再执行iopaint start --modellama --devicecpu就通了。常见坑与技巧 ⚠️扩散模型出图全黑或发绿加--no-half用全精度fp32跑这是部分显卡半精度不稳导致的。GPU 显存不足直接崩溃加--low-mem开启 attention slicing 和 VAE tiling还差就再加--cpu-offload把权重挪到内存牺牲一点速度换能跑完。首次启动卡很久不是卡死是在下模型。可以用iopaint download命令预下载或用--model-dir指定模型目录方便管理。批量处理报 mask 不匹配iopaint run会自动把蒙版缩放到原图尺寸但 API 调用要求两者尺寸严格一致自己调接口时先对齐分辨率。CPU 上跑扩散模型慢到怀疑人生正常现象CPU 用户优先用 lama 这类擦除模型扩散模型留给 GPU 或 HuggingFace Spaces 在线版。IOPaint 覆盖了擦除、替换、扩图、修脸、超分整条链路日常清图用 lama 就够需要创意编辑再切扩散模型。装好后建议先用自带资产里的样图assets/下有水印、路人、文字等测试图把三种模型各试一遍再上手自己的图。完整模型列表和文档以 IOPaint 项目仓库为准。【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
