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IOPaint 命令行批量去水印掩码命名对了几百张图一条命令跑完【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两百张商品图每张右下角都压着同一个水印点开、涂抹、修复、保存……干到第三十张手就开始抖。换个思路用 IOPaint 命令行做批量图片处理一条run命令把整个目录扫一遍修完自动落盘。把下面几步跟着敲完你手里就有个能复用的去水印流水线。先弄懂三个词模型、掩码、输出术语一句话解释类比修复模型真正干活、负责补画面的算法不同师傅手艺不同有人快有人细掩码Mask一张黑白图告诉模型只修白处的像素黑的别碰贴美瞳前贴的轮廓膜圈住哪儿补哪儿输出修好的文件写到的位置固定保存为原文件名.png加工完的成品仓掩码不要求尺寸和原图一致——对不上会自动缩放灰度也会自动二值化≥127 算白不用抠得很精确。安装并跑通第一条命令 前置条件Python 3.8 及以上。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint pip install -r requirements.txt命令行入口在 iopaint/cli.py批量调度逻辑在 iopaint/batch_processing.py。敲下面这条最小命令单张试跑python -m iopaint run --model lama --device cpu \ --image assets/watermark.jpg --mask assets/unwant_text.jpg \ --output results/watermark_removed.png --concat原图右下角带水印--concat会把原图掩码结果横向拼成一张对照图方便肉眼验收单张能跑批量就是同一套逻辑的目录版。批量目录怎么配对掩码命名规则⚠️ 最常见的坑原图和掩码放两个目录名字对不上就修不了。规则就一条——掩码目录里文件名不含扩展名必须和原图一致匹配时只看文件名。photos/ p001.jpg p002.jpg p003.jpg masks/ p001.png p002.png p003.png命令python -m iopaint run --model lama --device cpu \ --image ./photos/ --mask ./masks/ --output ./clean_photos/两个细节决定你批量跑起来顺不顺原图里某张在掩码目录里找不到同名文件会直接跳过日志会提示 mask not found所以别指望差不多就行--mask传单个文件时这张掩码会套用到目录里所有原图。同一批图水印位置相同比如本例的右下角时最省事——--image ./photos/ --mask assets/unwant_text.jpg即可不必给每张图单独配掩码。人物这类目标每张位置都不同必须逐张配对掩码效果类似下面这组参数速查表参数作用取值 / 说明--model修复模型lama、zits、migan、ldm等本地没有会自动下载实现见 iopaint/model/--device运行设备cpu/cuda--image原图文件或目录支持.png/.jpg/.jpeg--mask掩码文件或目录目录时按文件名配对文件时套用到全部原图--output输出目录或文件路径输入是目录时它必须是目录结果统一为原名.png--concat拼接对照图原图掩码结果横向拼一张模型怎么选模型特点适配场景lama快、内存占用低大面积纯色修补、批量去水印CPU 也能跑zits细节还原更好纹理区域、对画质要求高的修复migan面向更复杂背景复杂背景区域修复 省显存两点批跑优先选lama这类轻量模型扩散类模型显存占用明显更高推理步数等参数可用--config指定一份 JSON 微调iopaint/web_config.py 可帮你生成参数配置。另外 Web 服务端还提供--low-mem、--cpu-offload两个开关显存紧张时值得一看。跑通之后的三个方向配置固化常用参数写进 JSON配合--config复用换批次不用记参数。定时任务用 crontab 定时扫待处理目录新图进来自动进流水线。掩码不想手绘Web 端可开交互式分割自动圈区域见 interactive_seg.py单张图精细修图也可以直接用 IOPaint 的 Web 界面。【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 命令行批量去水印：掩码命名对了，几百张图一条命令跑完
IOPaint 命令行批量去水印掩码命名对了几百张图一条命令跑完【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两百张商品图每张右下角都压着同一个水印点开、涂抹、修复、保存……干到第三十张手就开始抖。换个思路用 IOPaint 命令行做批量图片处理一条run命令把整个目录扫一遍修完自动落盘。把下面几步跟着敲完你手里就有个能复用的去水印流水线。先弄懂三个词模型、掩码、输出术语一句话解释类比修复模型真正干活、负责补画面的算法不同师傅手艺不同有人快有人细掩码Mask一张黑白图告诉模型只修白处的像素黑的别碰贴美瞳前贴的轮廓膜圈住哪儿补哪儿输出修好的文件写到的位置固定保存为原文件名.png加工完的成品仓掩码不要求尺寸和原图一致——对不上会自动缩放灰度也会自动二值化≥127 算白不用抠得很精确。安装并跑通第一条命令 前置条件Python 3.8 及以上。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint pip install -r requirements.txt命令行入口在 iopaint/cli.py批量调度逻辑在 iopaint/batch_processing.py。敲下面这条最小命令单张试跑python -m iopaint run --model lama --device cpu \ --image assets/watermark.jpg --mask assets/unwant_text.jpg \ --output results/watermark_removed.png --concat原图右下角带水印--concat会把原图掩码结果横向拼成一张对照图方便肉眼验收单张能跑批量就是同一套逻辑的目录版。批量目录怎么配对掩码命名规则⚠️ 最常见的坑原图和掩码放两个目录名字对不上就修不了。规则就一条——掩码目录里文件名不含扩展名必须和原图一致匹配时只看文件名。photos/ p001.jpg p002.jpg p003.jpg masks/ p001.png p002.png p003.png命令python -m iopaint run --model lama --device cpu \ --image ./photos/ --mask ./masks/ --output ./clean_photos/两个细节决定你批量跑起来顺不顺原图里某张在掩码目录里找不到同名文件会直接跳过日志会提示 mask not found所以别指望差不多就行--mask传单个文件时这张掩码会套用到目录里所有原图。同一批图水印位置相同比如本例的右下角时最省事——--image ./photos/ --mask assets/unwant_text.jpg即可不必给每张图单独配掩码。人物这类目标每张位置都不同必须逐张配对掩码效果类似下面这组参数速查表参数作用取值 / 说明--model修复模型lama、zits、migan、ldm等本地没有会自动下载实现见 iopaint/model/--device运行设备cpu/cuda--image原图文件或目录支持.png/.jpg/.jpeg--mask掩码文件或目录目录时按文件名配对文件时套用到全部原图--output输出目录或文件路径输入是目录时它必须是目录结果统一为原名.png--concat拼接对照图原图掩码结果横向拼一张模型怎么选模型特点适配场景lama快、内存占用低大面积纯色修补、批量去水印CPU 也能跑zits细节还原更好纹理区域、对画质要求高的修复migan面向更复杂背景复杂背景区域修复 省显存两点批跑优先选lama这类轻量模型扩散类模型显存占用明显更高推理步数等参数可用--config指定一份 JSON 微调iopaint/web_config.py 可帮你生成参数配置。另外 Web 服务端还提供--low-mem、--cpu-offload两个开关显存紧张时值得一看。跑通之后的三个方向配置固化常用参数写进 JSON配合--config复用换批次不用记参数。定时任务用 crontab 定时扫待处理目录新图进来自动进流水线。掩码不想手绘Web 端可开交互式分割自动圈区域见 interactive_seg.py单张图精细修图也可以直接用 IOPaint 的 Web 界面。【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