免费开源 AI 图像修复工具3 条命令抹掉照片里的路人、水印和任意物体【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/IOPaintIOPaint 是一款免费开源的 AI 图像修复工具基于 LaMa、Stable Diffusion 等 SOTA 模型能移除照片中的路人、物体、水印和文字还能替换物体、扩展画布。它完全自托管支持 CPU、GPU 和 Apple Silicon不上传照片、不注册、不设用量上限。 照片里进了路人、素材上盖了水印能不能 3 分钟搞定最常见的几个场景风景照里一个路人毁掉构图电商素材带着版权水印截图里盖着标题文字。手动用修补工具抠一张图可能要磨一个下午。IOPaint 的用法很直接上传图片用画笔把要去掉的部分涂掉点击生成AI 会用周围背景自动补全。下面这张照片里有个穿绿衣的行人用 LaMa 模型处理几秒后行人消失地面和天空被自然补全⚡ 最短启动路径2 条命令跑起 Web 界面不用 GPU 也能跑。安装后两条命令两分钟就能看到效果pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080第一条安装 IOPaint第二条启动服务。服务起来后在浏览器打开 http://localhost:8080 即可开始修图加--inbrowser参数可以自动弹出页面。首次启动会自动下载选中的模型。第一次等得久是在下模型不是卡死。想换模型存放目录加上--model-dir/path/to/models即可方便迁移和备份。如果你有 NVIDIA GPU先安装 CUDA 版本的 PyTorch再把--device改为cuda生成速度会提升明显。 场景一移除路人和小物体LaMa 默认最稳适合去掉这个、其余全保留的需求。默认的 LaMa 模型就是为这类任务训练的CPU 上单张图几秒钟出结果。操作三步上传图片 → 在画布上涂出要移除的区域涂到哪里就移除哪里→ 点击生成。效果物体被完整抹掉背景过渡不明显。比如下面这张图天花板下挂着的白色灯笼涂抹灯笼区域并生成后灯笼被完全移除天花板纹理补得很自然操作要点遮罩比物体边缘大一圈。没擦干净就重新涂一遍再生成比一次涂得更狠更可靠。️ 场景二去除水印和覆盖文字铺满整图的碎文字水印比如图库图片是 LaMa 的拿手活把字符区域涂进遮罩背景可以整体重建细节保留完整。处理后的效果水印消失照片原本的色调和清晰度没有损失遇到大面积的整块文字或标题建议先用 LaMa 粗擦区域太大补得不理想时再换扩散模型如 powerpaint重绘。扩散模型相当于在涂掉的区域重新生成一块新画面慢一些但处理大区域更从容。✏️ 场景三替换物体和扩展画布不是每次都要抹掉还有两个高频需求替换物体涂上原物体位置输入一句文字描述用 Stable Diffusion 系列模型powerpaint、sdxl 等生成符合场景的新内容比如把旧沙发换成绿植。画布外扩outpainting把画布拉大模型根据现有画面向外续写内容适合做横版素材或海报。这些能力都在同一个页面完成只需在面板里切换模型。全部模型清单可参考 iopaint/model/ 目录。 效率玩法素材多的时候怎么省时间批量处理。几十张素材配好遮罩后一条命令跑完iopaint run --modellama --devicecpu \ --image/path/to/image_folder \ --mask/path/to/mask_folder \ --outputoutput_dir遮罩文件夹里的文件要和原图同名如果--mask指向单个遮罩文件则所有图片都用同一块区域处理适合同一套模板素材。精确选区。手涂太费时启动时开启交互式分割插件基于 Segment Anything点一下就能自动框出物体边缘iopaint start --modellama --devicecpu --enable-interactive-seg人脸修复与超分。GFPGAN、RealESRGAN 插件也能用命令参数打开分别负责修模糊人脸和放大低分辨率图片实现代码在 iopaint/plugins/。️ 新手最容易卡住的 3 个点第一次运行很慢。慢在下载模型不是死机。下载完成后之后每次启动都是秒级。也可以提前用iopaint download预下载用iopaint list查看已下好的模型。遮罩决定效果成败。涂的区域就是被抹掉的区域。涂小了留残影涂大了把原图也改掉。原则贴着目标留小边距宁可多跑两遍不要一次过度涂抹。CPU 慢但够用。LaMa 在 CPU 上单张图几秒钟扩散模型在 CPU 上单张要几分钟。只移除物体、不追求生成质量的场景LaMa CPU 组合就够了不必强上 GPU。 收尾IOPaint 适合谁下一步做什么适合三类人需要批量处理素材的电商、自媒体从业者在意数据不出内网、想自托管图像修复服务的团队以及只想给自己照片去掉路人、水印的普通用户。下一步建议通读 README.md 了解全部安装方式和插件参数在 Web 界面里把交互式分割和 RealESRGAN 各试一次有团队使用需求时用仓库里的docker/GPUDockerfile打一个镜像直接部署。【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