在 Windows 上部署 IOPaint3 步本地运行 AI 去水印与图像修复【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原 Lama Cleaner在 Windows 上完成部署只需 3 步全程大约 10~20 分钟最终得到一套本地运行的 AI 图像修复工具去物体、去水印、修补缺损都靠它完成数据不出本机。下面按装好环境 → 启动服务 → 完成第一张图的顺序走一遍每一步都标注了你会看到的提示方便随时对照。先看效果IOPaint 能修哪些图修复前画面右下角有一行白色水印文字。修复后水印所在区域由周围背景补全与边缘衔接自然。它解决的是三类问题移除不需要的物体、去掉水印文字、填补划痕和破损区域。下面开始部署。部署前检查环境与硬件检查项最低要求说明操作系统Windows 10/11 64 位脚本基于 conda 虚拟环境无需系统级 Python内存8 GB跑扩散类模型建议 16 GB 以上显卡无硬性要求有 NVIDIA 显卡且支持 CUDA 时速度明显更快网络可正常访问国外镜像源依赖包与模型权重首次都需要联网下载Windows 部署流程三个脚本文件走完全程拿到代码打开命令行执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint命令结束后当前目录下会出现IOPaint文件夹进入它再继续。整个下载通常一两分钟具体视网速而定。让脚本代装环境双击win_setup_cn.bat。它会自动完成创建 conda 虚拟环境、把 pip 指到清华与腾讯云两个国内镜像、按 CUDA 11.8 安装 PyTorch、装好 iopaint 本体及插件依赖。你不需要手动敲任何 pip 命令。预计 10~30 分钟取决于网速窗口停在一行PAUSE提示时说明装完按任意键关闭窗口。打开网页双击win_start_cn.bat。脚本会激活虚拟环境、把 HuggingFace 指向国内镜像以加速模型拉取然后启动服务并在后台自动下载默认模型。当窗口日志显示服务监听8080端口后浏览器打开http://localhost:8080能看到带工具栏和画布的 IOPaint 编辑界面部署到此结束。第一次实战把老照片上的划痕擦掉按上传 → 框选 → 选模型 → 生成 → 保存走一遍样例图就用仓库自带的assets/old_photo.jpg512×341上传点击界面顶部的文件选择按钮挑入样图画布随即显示原图。框选切到画笔工具在划痕、污渍上涂一道涂过的地方会半透明发白代表被遮罩覆盖。选模型侧边栏保持默认的lama即可它不吃显卡CPU 上也能跑。生成点击生成按钮遮罩区域被重绘512×341 的小图通常几秒出结果处理完自动拼出前后对比。保存点击保存按钮结果文件下载到本地。修复前照片表面划痕清晰可见。修复后划痕区域被平滑补全底色与周围保持一致。IOPaint 模型选择与设备切换参数模型参数值适合的任务Lamalama擦除类首选去物体、去水印、去划痕速度快、不吃显卡Stable Diffusionsd等扩散模型背景复杂、需要生成式补全或替换物体时效果更完整AnyTextanytext在图上添加、重绘文字带排版控制PowerPaintpowerpaint高质量修复与图像外扩outpainting默认选择lama它覆盖了大部分去水印、去物体场景。显卡支持 CUDA 时可以这样换模型和设备iopaint start --modelsd --devicecuda首次启动会自动下载对应权重完成后界面侧边栏即可切换到该模型。常见报错与处理办法 脚本中途报错退出多为网络掐断了某个镜像源。重新双击win_setup_cn.bat续跑即可脚本支持重复执行仍不行就检查代理设置。 模型迟迟下不完权重从 HuggingFace 拉取启动脚本已内置国内镜像变量HF_ENDPOINT耐心等待也可以先用iopaint download命令单独把权重下好再启动服务。 显存或内存不足给启动命令追加--low-mem它会启用注意力切片与 VAE 分块处理来省显存实在跑不动扩散模型时把--device换回cpu。下一步批量跑一遍建议接着体验批量处理先看 批量处理源码 理解--image、--mask、--output三个路径参数的对应规则然后在命令行对整目录执行同样的修复省去逐张打开界面的操作。想查参数细节还可以看 一键脚本目录 与 模型配置模块。【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
在 Windows 上部署 IOPaint：3 步本地运行 AI 去水印与图像修复
在 Windows 上部署 IOPaint3 步本地运行 AI 去水印与图像修复【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原 Lama Cleaner在 Windows 上完成部署只需 3 步全程大约 10~20 分钟最终得到一套本地运行的 AI 图像修复工具去物体、去水印、修补缺损都靠它完成数据不出本机。下面按装好环境 → 启动服务 → 完成第一张图的顺序走一遍每一步都标注了你会看到的提示方便随时对照。先看效果IOPaint 能修哪些图修复前画面右下角有一行白色水印文字。修复后水印所在区域由周围背景补全与边缘衔接自然。它解决的是三类问题移除不需要的物体、去掉水印文字、填补划痕和破损区域。下面开始部署。部署前检查环境与硬件检查项最低要求说明操作系统Windows 10/11 64 位脚本基于 conda 虚拟环境无需系统级 Python内存8 GB跑扩散类模型建议 16 GB 以上显卡无硬性要求有 NVIDIA 显卡且支持 CUDA 时速度明显更快网络可正常访问国外镜像源依赖包与模型权重首次都需要联网下载Windows 部署流程三个脚本文件走完全程拿到代码打开命令行执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint命令结束后当前目录下会出现IOPaint文件夹进入它再继续。整个下载通常一两分钟具体视网速而定。让脚本代装环境双击win_setup_cn.bat。它会自动完成创建 conda 虚拟环境、把 pip 指到清华与腾讯云两个国内镜像、按 CUDA 11.8 安装 PyTorch、装好 iopaint 本体及插件依赖。你不需要手动敲任何 pip 命令。预计 10~30 分钟取决于网速窗口停在一行PAUSE提示时说明装完按任意键关闭窗口。打开网页双击win_start_cn.bat。脚本会激活虚拟环境、把 HuggingFace 指向国内镜像以加速模型拉取然后启动服务并在后台自动下载默认模型。当窗口日志显示服务监听8080端口后浏览器打开http://localhost:8080能看到带工具栏和画布的 IOPaint 编辑界面部署到此结束。第一次实战把老照片上的划痕擦掉按上传 → 框选 → 选模型 → 生成 → 保存走一遍样例图就用仓库自带的assets/old_photo.jpg512×341上传点击界面顶部的文件选择按钮挑入样图画布随即显示原图。框选切到画笔工具在划痕、污渍上涂一道涂过的地方会半透明发白代表被遮罩覆盖。选模型侧边栏保持默认的lama即可它不吃显卡CPU 上也能跑。生成点击生成按钮遮罩区域被重绘512×341 的小图通常几秒出结果处理完自动拼出前后对比。保存点击保存按钮结果文件下载到本地。修复前照片表面划痕清晰可见。修复后划痕区域被平滑补全底色与周围保持一致。IOPaint 模型选择与设备切换参数模型参数值适合的任务Lamalama擦除类首选去物体、去水印、去划痕速度快、不吃显卡Stable Diffusionsd等扩散模型背景复杂、需要生成式补全或替换物体时效果更完整AnyTextanytext在图上添加、重绘文字带排版控制PowerPaintpowerpaint高质量修复与图像外扩outpainting默认选择lama它覆盖了大部分去水印、去物体场景。显卡支持 CUDA 时可以这样换模型和设备iopaint start --modelsd --devicecuda首次启动会自动下载对应权重完成后界面侧边栏即可切换到该模型。常见报错与处理办法 脚本中途报错退出多为网络掐断了某个镜像源。重新双击win_setup_cn.bat续跑即可脚本支持重复执行仍不行就检查代理设置。 模型迟迟下不完权重从 HuggingFace 拉取启动脚本已内置国内镜像变量HF_ENDPOINT耐心等待也可以先用iopaint download命令单独把权重下好再启动服务。 显存或内存不足给启动命令追加--low-mem它会启用注意力切片与 VAE 分块处理来省显存实在跑不动扩散模型时把--device换回cpu。下一步批量跑一遍建议接着体验批量处理先看 批量处理源码 理解--image、--mask、--output三个路径参数的对应规则然后在命令行对整目录执行同样的修复省去逐张打开界面的操作。想查参数细节还可以看 一键脚本目录 与 模型配置模块。【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
