IOPaint 图像修复扩展工具

IOPaint 是一款免费开源的图像修复扩展工具，能帮助用户去除图片中的不需要的物体、瑕疵、人物，或者替换特定对象，进行图像扩展。

IOPaint 支持自我托管，兼容 CPU、GPU 和苹果芯片设备，支持多种 AI 模型来执行擦除、修复或扩展任务：

• 擦除模型：用于移除图片中不需要的物体、瑕疵、水印或人物

• 扩散模型：用于替换物体或进行图像扩展

工具内置了多种实用模型，包括： • RemoveBG：移除图像背景或为前景物体生成遮罩

• Anime Segmentation：专为动漫图像设计的模型，功能类似于 RemoveBG

IOPaint 提供了网页界面，可以使用最新的人工智能模型编辑图片，安装和启动非常简单：

1、如果要使用 GPU，需要安装对应版本的 PyTorch • 对于 NVIDIA GPU 用户：

pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

• 对于 AMD GPU 用户（仅限 Linux 系统）：

pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6

2、安装 IOPaint：

pip3 install iopaint

3、启动 IOPaint：

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

所有模型将在启动时自动下载，如果需要更改下载目录，可以添加 --model-dir 参数。

插件系统

IOPaint 支持插件扩展，启动服务时可以指定要使用的插件，通过 iopaint start --help 查看启用插件的命令。

批量处理

除了图形界面，IOPaint 还支持命令行批量处理图片：

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

• --image 参数指定包含输入图片的文件夹

• --mask 参数指定对应遮罩图片的文件夹

• 如果 --mask 指向单个遮罩文件，则所有图片都会使用这个遮罩进行处理

开发环境搭建

1、安装 Node.js

2、克隆项目并安装前端依赖：

git clone https://github.com/Sanster/IOPaint.git
cd IOPaint/web_app
npm install
npm run build
cp -r dist/ ../iopaint/web_app

3、在 web_app 文件夹中创建 .env.local 文件并填写后端 IP 和端口：

VITE_BACKEND=http://127.0.0.1:8080

4、启动前端开发环境：

npm run dev

5、安装后端依赖并启动服务：

pip install -r requirements.txt
python3 main.py start --model lama --port 8080

完成后，可以通过 http://localhost:5173/ 访问开发中的前端界面，前端代码修改后会自动更新，后端 Python 代码修改后需要重启服务。