IOPaint AI图片擦除3条命令抹掉照片里所有碍眼的东西【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想把照片里的路人、水印抹掉又懒得打开修图软件IOPaint 是一款免费开源的 AI 图像修复工具一条命令即可擦除图片中不想要的物体。10 分钟带你走完「克隆仓库 → 得到干净前后对比图」的全过程并知道下一步往哪深挖。 30 秒了解IOPaint 能干什么IOPaint 的定位是一个图像修复万能壳擦除层默认用轻量级修复模型 LaMa纯 PyTorch 实现、不依赖 HuggingFace、CPU 就能跑替换层则接入 Stable Diffusion / SDXL 等扩散模型做物体替换、文字重绘和画面外扩。擦和画它都管。核心推理逻辑在 iopaint/model/lama.py——一个forward函数就完成「原图 mask → 修复结果」模型下载地址和 MD5 校验也在这里想换权重、改下载源时值得点进去看。效果先看一组原图背景里站着一个路人擦除后背景融合得很自然。 3条命令装好 IOPaint 两个易错点① 不用提前单独下载模型首次执行run/start时会自动拉取约 237MB 的 LaMa 权重并缓存② 模型默认保存在~/.cache目录可用--model-dir改位置。只想要稳定版的话跳过源码直接pip3 install iopaint得到iopaint命令效果相同。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint pip install -r requirements.txt命令行AI图片擦除跑通第一张图第一个任务把桌上的一个物体抹掉。mask 是一张黑白图白色区域 要擦掉的地方仓库里自带一张可当占位的测试 mask命令可以直接照抄执行python main.py run \ --model lama \ # 默认擦除模型体积小、速度快、CPU 友好首次跑通用它最稳 --device cpu \ # 默认 CPU有 NVIDIA 显卡可改成 cuda速度提升明显 --image assets/unwant_object.jpg \ # 原图为什么用文件而不是目录第一次先把单张跑明白 --mask iopaint/tests/mask.png \ # 占位 mask实战换成你自己画的白色区域图即可 --output result.png # 输入是单文件 → 输出单文件输入是目录 → 输出目录两个影响成败的细节mask不需要和原图同尺寸程序会自动缩放到原图大小并按 127 阈值二值化手绘的粗糙 mask 完全可用--image换成目录就是批量模式--mask给一个目录时mask 文件名必须和原图同名对不上的会被跳过——批量规则在 iopaint/batch_processing.py 里写得很直白跑批前扫一眼能省不少排查时间python main.py run \ --image ./input_images \ --mask ./masks \ --output ./results \ --model lama --device cuda️ 换个任务试试移除桌上的杂物命令和上一条完全一样只替换--image与--mask。桌面杂物抹掉后台面纹理由模型自动补齐小技巧画 mask 时让白色区域比目标物体多扩 1-2 像素比严丝合缝地贴着轮廓勾出来更干净。动漫图修复换一个专用模型LaMa 通用版处理二次元图时边缘容易发油IOPaint 备了一个面向漫画训练的anime-lama只需换个模型名python main.py run \ --model anime-lama \ --device cpu \ --image assets/manga.png \ --mask your_made_mask.png \ --output manga_repaired.png首次运行会自动下载 anime-lama 权重之后的流程和通用模型完全一致。漫画页去噪前后对比按需调优什么情况下加哪个参数参数不用背记住这 4 个高频场景即可什么时候用加什么参数为什么没有 NVIDIA 显卡在办公本 / Mac 上跑擦除不用动--device cpu就是默认值LaMa 是轻量模型CPU 处理一张 512 像素级图片只要几秒系统盘快满了想把模型文件挪到别的盘--model-dir D:/ai-modelsrun/start都支持默认存~/.cache该目录不存在时会自动创建想一眼核对「原图 mask 结果」--concatrun批量三张图自动横向拼成一张归档和验收都方便显存紧张时跑 SD 扩散模型低显存AI修复--low-mem --cpu-offloadstart开启注意力切片 VAE 分块并把权重卸载到内存网页版画一下就走命令行流程要先备好 mask 文件网页版就是为现画现擦准备的python main.py start --model lama --inbrowser默认监听 8080 端口--inbrowser会直接在新标签页打开界面。相比命令行它多出两件正事直接用画笔画 mask鼠标圈一下即刻修复省掉准备 mask 文件这整一步按需开插件一键启用抠背景--enable-remove-bg、交互式分割--enable-interactive-seg、人脸修复--enable-gfpgan等插件还能用--quality控制输出质量。 卡住了看这里1. 首次运行很卡终端一直在走下载进度条原因首次使用要自动下载约 237MB 的 LaMa 权重一次性动作。 解决等它下完即可随时用python main.py list查看已下载的模型。2. 批量处理时有图片被跳过原因目录模式下 mask 与原图必须同名没匹配上的会被直接跳过日志里会提示mask for xxx not found。 解决把 mask 改成和原图同名或者--mask直接传单个文件让所有图片共用这一张 mask。3. 结果全黑 / 全绿或 GPU 报显存不足原因fp16 半精度在部分显卡上不稳定或显存不够多发生在跑扩散模型时。 解决加--no-half重启例如python main.py start --no-half显存不够再叠--low-mem --cpu-offload。更多参数用python main.py --help自查即可若是pip install iopaint安装的iopaint run --help输出等价。【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