Lama Cleaner图片去水印工具最新版IOPaint-1.5.3使用教程-优雅草卓伊凡

Lama Cleaner图片去水印工具最新版IOPaint-1.5.3使用教程-优雅草卓伊凡

IOPaint 是一款功能强大的开源 AI 图像修复和编辑工具 。 IOPaint-1.5.3 版本特有的更新细节，

这是readme文件

这是环境要求：

torch>=2.0.0 opencv-python diffusers==0.27.2 huggingface_hub==0.25.2 accelerate peft==0.7.1 transformers>=4.39.1 safetensors controlnet-aux==0.0.3 fastapi==0.108.0 uvicorn python-multipart python-socketio==5.7.2 typer pydantic>=2.5.2 rich loguru yacs piexif==1.1.3 omegaconf easydict gradio==4.21.0 typer-config==1.4.0

Pillow==9.5.0 # for AnyText

🛠️ 本地部署IOPaint

在开始使用前，你需要在本地计算机上部署 IOPaint。以下是两种主流的部署方法：

卓伊凡用的就是这步

然后可以打开了

试试了效果， 2个字 无敌

| 方法二：源码克隆安装 | 开发者、需要自定义前端或使用最新开发版功能的用户。 | 1. 安装 Node.js 和 Python 环境 2. 克隆 GitHub 仓库 3. 分别安装和编译前端与后端依赖 |

方法一：pip直接安装

这是最快捷的方式，通过Python的包管理器pip直接安装。

# 创建并激活虚拟环境（可选，但能有效避免包冲突）
python -m venv iopaint_env
source iopaint_env/bin/activate  # Linux/Mac
# 或者
iopaint_env\Scripts\activate     # Windows

# 使用国内镜像源安装可以大幅提升下载速度
pip install iopaint -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

方法二：源码克隆安装

如果你希望获得最新的开发中功能或进行二次开发，可以从源码安装。

# 克隆官方仓库
git clone https://github.com/Sanster/IOPaint.git
cd IOPaint

# 安装后端依赖
pip install -r requirements.txt

# 进入前端目录，安装并构建前端资源
cd web_app
npm install
npm run build

🚀 启动IOPaint服务

安装完成后，你可以通过命令行启动IOPaint的Web服务。

基础启动命令

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

• --model: 指定使用的AI模型，例如 lama 是一个高效的擦除模型 。
• --device: 选择计算设备，cpu 表示使用CPU进行计算。如果你的电脑有NVIDIA GPU并配置好CUDA，可以替换为 cuda 以获得极快的处理速度 。
• --port: 设置服务端口，默认为8080。

高级启动选项

你可以通过启用插件来解锁更多强大功能 ：

iopaint start \
  --model=lama \
  --device=cuda \  # 使用GPU加速
  --port=8080 \
  --enable-interactive-seg \  # 启用交互式分割插件
  --enable-remove-bg \        # 启用移除背景插件
  --enable-realesrgan \       # 启用超分辨率插件，提升图片清晰度
  --enable-gfpgan             # 启用面部修复插件

启动成功后，在浏览器中访问 http://localhost:8080 即可打开IOPaint的Web操作界面 。

🎨 Web界面操作指南

IOPaint的Web界面直观易用，核心操作流程如下：

1. 上传图片：点击”Upload”或直接拖拽图片到工作区 。
2. 涂抹蒙版：使用左侧的画笔工具，涂抹在图片上想要移除或修复的区域。被涂抹的区域会以高亮色显示 。
   • 技巧：你可以使用 [ 和 ] 键快速调整画笔大小 。
3. 选择模型与修复：在右侧面板选择合适的AI模型，然后点击”Run”按钮开始处理。
4. 保存结果：处理完成后，点击”Save”按钮下载修复后的图片。

⚙️ 核心功能与模型选择

IOPaint集成了多种AI模型，应对不同的修图场景，选择合适的模型是关键。

💡 实用技巧与故障排除

• 性能优化：如果处理速度慢，可以尝试在启动时使用 --device cuda 来启用GPU加速 。对于低配置设备，使用CPU模式并选择 lama 这类轻量级模型可以减少内存占用 。
• 模型下载：首次使用某些模型时，IOPaint会自动从网上下载。如果下载缓慢或失败，可以手动下载模型文件并放置到指定的模型目录下（通常是 models\torch\hub\checkpoints）。
• 插件安装问题：在安装面部修复插件GFPGAN时，可能会遇到依赖冲突。可以尝试分别安装其依赖包 ：

pip install facexlib
pip install tb-nightly -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install gfpgan

• 处理效果不佳：如果修复效果不理想，可以尝试切换不同的模型，或者调整画笔大小，更精确地涂抹区域 。

希望这份教程能帮助你顺利上手IOPaint-1.5.3！如果你在安装或使用过程中遇到任何其他具体问题，欢迎随时追问，我很乐意协助你解决。