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零基础用 IOPaint 把 AI 图片修复做到 10 秒出图【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刚拍完一张合照背景里却站了个不想出镜的朋友或者你接了个单供应商发来的产品图右下角压着水印而合同里写着去水印后再用。打开 PS 修图动辄半小时其实有更省力的办法IOPaint 是一款开源的 AI 图片修复工具你用画笔在照片上涂抹几笔它就能把那块区域重建完整——擦除路人、补掉水印、甚至按你的描述替换内容。️ IOPaint 能做什么、不能做什么先花 30 秒建立预期避免用错工具能擦除物体、文字、水印、路人——涂抹区域后 AI 自动补全背景小图 10 秒出图能按文字提示词替换内容比如把桌上的旧花瓶换成一杯咖啡再配上扩图outpainting能命令行批量处理整个文件夹一张蒙版套用在几十张图上不能它不是精修级修图软件。大范围换背景、精细的局部手绘调整还是要交给专业软件整个流程只有三步上传图片 → 涂抹要处理的区域 → 点生成。第一次使用会看到一张类似下面这样的效果图️ 三步搞定移除照片里的杂物这是最不需要思考的一档操作适合刚下载完工具就上手试的你打开编辑器上传一张照片选擦除模式用画笔把不想要的物体涂掉。画笔不用太精准比目标略大一圈反而更稳点生成默认推荐先用 LaMa 模型它专为擦除设计不依赖提示词一般 1015 秒出图背景纹理基本无缝。如果物体周围是规律性纹理木纹、瓷砖、织物换 PowerPaint V2 这类扩散模型补出来的质感会更接近原图。 三步去掉水印与文字擦杂物靠补去文字和固定位置的水印靠重建所以建议换用 PowerPaint V2 这类扩散模型它结合原图和涂抹区域两个通道生成内容相当于一副只盯着你涂抹区域的眼镜补出来的内容会和周围风格一致。涂抹水印区域比目标边缘多扩 23 像素别让白色蒙版只盖住一半笔画采样步数设 25引导强度设 7.5边缘模糊设 3然后点生成复杂背景一般 2030 秒出图文字消失后背景会自然衔接⚡ 一条命令跑完一个文件夹到了批量场景编辑器反而是累赘命令行更快把要处理的原图放进同一个文件夹准备黑白蒙版图——白色区域就是待修复范围一张蒙版可以套用到多张图上运行iopaint run --modellama --devicecpu --image图片目录 --mask蒙版目录 --output输出目录跑完去输出目录验收即可这套命令配合不同模型很灵活LaMa 适合批量去噪点、去遮挡想擦掉旧文字再写新的则换 AnyText 模型它会识别图片里的文字并在你指定的位置重绘。 如果效果不对先改这三处现象试一下为什么修复区边缘有明显痕迹涂抹范围外扩 23 像素边缘模糊提到 35边缘模糊负责过渡值太小会出现生硬边界CPU 跑得慢分辨率降到 1024px 以内采样步数降到 1520有独显就改用--devicecuda计算量随分辨率和步数翻倍生成内容和原图风格漂移引导强度降到 67步数加到 3040强度太高会把内容拉向文字提示词忽略原图上下文补充两条参数速查不确定时按这个起步小面积修复小水印、路人脸步数 1520引导强度 67模糊 12——区域小算多了是浪费大面积修复整片背景步数 3040引导强度 89模糊 35——面积大、细节多需要更多采样纹理密集区毛发、布料引导强度压到 0.36牺牲一点贴合度换细节保留 快速上手git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint pip install -r requirements.txt python main.py start --model lama --device cpu启动后浏览器打开本地 8080 端口即可。有 NVIDIA 显卡建议--device cuda出图能快好几倍纯 CPU 也能跑只是复杂模型要耐心等待。模型权重会在首次启动时自动下载注意留好空间。如果还想看更多示例和完整参数表README.md 里有各模型的说明批量处理逻辑可以看 iopaint/batch_processing.pyPowerPaint V2 的实现入口在 iopaint/model/power_paint/v2/pipeline_PowerPaint_Brushnet_CA.py。【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 零基础用 IOPaint 把 AI 图片修复做到 10 秒出图
零基础用 IOPaint 把 AI 图片修复做到 10 秒出图【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刚拍完一张合照背景里却站了个不想出镜的朋友或者你接了个单供应商发来的产品图右下角压着水印而合同里写着去水印后再用。打开 PS 修图动辄半小时其实有更省力的办法IOPaint 是一款开源的 AI 图片修复工具你用画笔在照片上涂抹几笔它就能把那块区域重建完整——擦除路人、补掉水印、甚至按你的描述替换内容。️ IOPaint 能做什么、不能做什么先花 30 秒建立预期避免用错工具能擦除物体、文字、水印、路人——涂抹区域后 AI 自动补全背景小图 10 秒出图能按文字提示词替换内容比如把桌上的旧花瓶换成一杯咖啡再配上扩图outpainting能命令行批量处理整个文件夹一张蒙版套用在几十张图上不能它不是精修级修图软件。大范围换背景、精细的局部手绘调整还是要交给专业软件整个流程只有三步上传图片 → 涂抹要处理的区域 → 点生成。第一次使用会看到一张类似下面这样的效果图️ 三步搞定移除照片里的杂物这是最不需要思考的一档操作适合刚下载完工具就上手试的你打开编辑器上传一张照片选擦除模式用画笔把不想要的物体涂掉。画笔不用太精准比目标略大一圈反而更稳点生成默认推荐先用 LaMa 模型它专为擦除设计不依赖提示词一般 1015 秒出图背景纹理基本无缝。如果物体周围是规律性纹理木纹、瓷砖、织物换 PowerPaint V2 这类扩散模型补出来的质感会更接近原图。 三步去掉水印与文字擦杂物靠补去文字和固定位置的水印靠重建所以建议换用 PowerPaint V2 这类扩散模型它结合原图和涂抹区域两个通道生成内容相当于一副只盯着你涂抹区域的眼镜补出来的内容会和周围风格一致。涂抹水印区域比目标边缘多扩 23 像素别让白色蒙版只盖住一半笔画采样步数设 25引导强度设 7.5边缘模糊设 3然后点生成复杂背景一般 2030 秒出图文字消失后背景会自然衔接⚡ 一条命令跑完一个文件夹到了批量场景编辑器反而是累赘命令行更快把要处理的原图放进同一个文件夹准备黑白蒙版图——白色区域就是待修复范围一张蒙版可以套用到多张图上运行iopaint run --modellama --devicecpu --image图片目录 --mask蒙版目录 --output输出目录跑完去输出目录验收即可这套命令配合不同模型很灵活LaMa 适合批量去噪点、去遮挡想擦掉旧文字再写新的则换 AnyText 模型它会识别图片里的文字并在你指定的位置重绘。 如果效果不对先改这三处现象试一下为什么修复区边缘有明显痕迹涂抹范围外扩 23 像素边缘模糊提到 35边缘模糊负责过渡值太小会出现生硬边界CPU 跑得慢分辨率降到 1024px 以内采样步数降到 1520有独显就改用--devicecuda计算量随分辨率和步数翻倍生成内容和原图风格漂移引导强度降到 67步数加到 3040强度太高会把内容拉向文字提示词忽略原图上下文补充两条参数速查不确定时按这个起步小面积修复小水印、路人脸步数 1520引导强度 67模糊 12——区域小算多了是浪费大面积修复整片背景步数 3040引导强度 89模糊 35——面积大、细节多需要更多采样纹理密集区毛发、布料引导强度压到 0.36牺牲一点贴合度换细节保留 快速上手git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint pip install -r requirements.txt python main.py start --model lama --device cpu启动后浏览器打开本地 8080 端口即可。有 NVIDIA 显卡建议--device cuda出图能快好几倍纯 CPU 也能跑只是复杂模型要耐心等待。模型权重会在首次启动时自动下载注意留好空间。如果还想看更多示例和完整参数表README.md 里有各模型的说明批量处理逻辑可以看 iopaint/batch_processing.pyPowerPaint V2 的实现入口在 iopaint/model/power_paint/v2/pipeline_PowerPaint_Brushnet_CA.py。【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