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IOPaint AI图像修复工具从安装到出图只需3步的开源AI修图指南【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 图像修复工具在浏览器里打开它用画笔涂掉照片里不想要的物体、路人、文字或水印剩下的由模型自动补全。它也支持基于 Stable Diffusion 的物体替换与外扩绘制覆盖 CPU、GPU 和 Apple Silicon适合电商运营、摄影师、自媒体创作者以及任何需要批量清理图片的人。能力速览去物体涂抹后自动分析周围纹理并填充适合商品图、老照片。AI消除路人移除背景中的人物阴影与反光区域也能自然过渡适合旅游照、活动照。文字擦除清除叠加的文字、字幕不破坏底图光影适合海报、截图。AI去水印对规则或不规则水印区域做智能补全是清理产品图、参考图的主力功能。替换与外扩基于扩散模型按提示词替换被涂抹区域的内容或向画框外续画。快速上手低配电脑的运行配置要求与最短安装路径运行配置项目最低要求建议操作系统Windows 10/11 64 位macOS / Linux 可用 pip 安装与 Python 3.8–3.10 配合内存8 GB16 GB低内存环境可开启低内存模式显卡无CPU 可跑NVIDIA CUDA 显卡速度明显更快磁盘空间约 10 GB模型文件默认自动下载可用--model-dir改位置网络首次启动需下载模型约数 GB国内网络建议走脚本内置的镜像源最短安装路径Windowsgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint/scripts/user_scripts win_setup_cn.bat win_start_cn.batwin_setup_cn.bat会依次配置国内 PyPI 镜像、安装 PyTorchCUDA 版、安装 IOPaint 主体并补齐插件依赖win_start_cn.bat启动后浏览器访问http://localhost:8080即可。其他平台或更简单的场景直接用 pip 安装pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080首次运行验证打开页面 → 选打开图片导入一张图 → 画笔工具涂抹目标区域 → 点击修复 → 3–10 秒内视配置而定涂抹区被自然填充。若页面正常加载且出图无破洞安装即完成。按任务实战任务一清理产品图上的水印→老照片上的版权水印被去除整体复古质感保持不变。步骤载入产品图 → 用画笔只覆盖水印本身宁窄勿宽避免把纹理涂进掩码→ 选 LAMA 模型 → 修复 → 不满意就用较小画笔对残留处再补一刀。水印压在复杂花纹上时可换 ZITS 试一次对比。任务二移除照片里的路人→背景中的多余人物被移除地面反光与阴影保持自然。步骤涂抹路人全身包括其投下的阴影阴影不涂掉会出现悬浮感→ 修复。若路人面积大把掩码比人形外扩约 5 像素填充会更连贯。任务三擦除画面上的文字→海报上的叠加文字被擦除底图的光影细节得以保留。步骤文字边缘尽量贴紧不要整片覆盖文字所在的光影区域 → 修复。游戏海报、截图这类高对比文字是 LAMA 的强项。任务四去掉照片中的多余物体→画面中多余的灯笼被移除木纹背景由模型自动补齐。步骤涂掉物体及边缘阴影 → 修复。大面积留白如整面墙、地板用 LAMA细密结构栏杆、织物纹理优先 ZITS。任务五漫画页面的局部修复→漫画页面上多余的对话框与文字被清除画面构图完整保留。步骤涂掉多余对话框 → 修复。黑白线稿区域对掩码边界比较敏感边界宁紧勿松。进阶技巧模型怎么选擦除类任务用 LAMA快、稳iopaint/model/lama.py或 ZITS复杂纹理更准iopaint/model/zits.py需要按提示词替换内容时用扩散类模型如 PowerPaint、BrushNet、AnyTextiopaint/model/。在右侧面板的模型下拉框切换后点击应用即可。批量去水印命令命令行入口是 iopaint/batch_processing.py 背后的iopaint run掩码图与原图同目录、同文件名白色区域即待修复部分iopaint run --modellama --devicecpu \ --image图片目录 \ --mask掩码目录 \ --output结果目录--mask也可以指向单个掩码文件此时同一张掩码套用到所有图片。插件扩展交互式分割SAM点选即可生成精确掩码、去背景/动漫分割、RealESRGAN 超分、GFPGAN 与 RestoreFormer 人脸修复均在 iopaint/plugins/ 下实现启动时用--enable-interactive-seg、--enable-gfpgan等开关启用。常见问题速查问题原因解决方法安装脚本卡在下载网络不通或镜像源失效换网络如手机热点手动设置镜像pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple启动报缺少 DLLWindows 运行库缺失安装微软 VC 运行库vc_redist.x64始终只有 CPU 可用驱动旧或未装 CUDA 版 PyTorch更新 NVIDIA 驱动510确认安装的是 CUDA 版 PyTorch单张图处理要几分钟模型偏重或分辨率过高换 LAMA 等轻量模型先缩图再修内存不足报错显存/内存吃紧加--low-mem或--cpu-offload参数关闭其他程序修复边缘发糊掩码太粗盖住了要保留的区域收窄掩码分 2–3 次小面积修内容填充不合理当前模型不适配该纹理换另一个擦除模型再跑一次总结IOPaint 把涂掉不要的 → 模型补全做成了一条可重复执行的流程图形界面适合单张精修iopaint run命令适合批量作业低配机器也能靠 LAMA CPU 跑通。官方文档见 README.md模型与插件源码分别位于 iopaint/model/ 与 iopaint/plugins/可直接对照阅读。【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 AI图像修复工具：从安装到出图只需3步的开源AI修图指南
IOPaint AI图像修复工具从安装到出图只需3步的开源AI修图指南【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 图像修复工具在浏览器里打开它用画笔涂掉照片里不想要的物体、路人、文字或水印剩下的由模型自动补全。它也支持基于 Stable Diffusion 的物体替换与外扩绘制覆盖 CPU、GPU 和 Apple Silicon适合电商运营、摄影师、自媒体创作者以及任何需要批量清理图片的人。能力速览去物体涂抹后自动分析周围纹理并填充适合商品图、老照片。AI消除路人移除背景中的人物阴影与反光区域也能自然过渡适合旅游照、活动照。文字擦除清除叠加的文字、字幕不破坏底图光影适合海报、截图。AI去水印对规则或不规则水印区域做智能补全是清理产品图、参考图的主力功能。替换与外扩基于扩散模型按提示词替换被涂抹区域的内容或向画框外续画。快速上手低配电脑的运行配置要求与最短安装路径运行配置项目最低要求建议操作系统Windows 10/11 64 位macOS / Linux 可用 pip 安装与 Python 3.8–3.10 配合内存8 GB16 GB低内存环境可开启低内存模式显卡无CPU 可跑NVIDIA CUDA 显卡速度明显更快磁盘空间约 10 GB模型文件默认自动下载可用--model-dir改位置网络首次启动需下载模型约数 GB国内网络建议走脚本内置的镜像源最短安装路径Windowsgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint/scripts/user_scripts win_setup_cn.bat win_start_cn.batwin_setup_cn.bat会依次配置国内 PyPI 镜像、安装 PyTorchCUDA 版、安装 IOPaint 主体并补齐插件依赖win_start_cn.bat启动后浏览器访问http://localhost:8080即可。其他平台或更简单的场景直接用 pip 安装pip3 install iopaint iopaint start --modellama --devicecpu --port8080首次运行验证打开页面 → 选打开图片导入一张图 → 画笔工具涂抹目标区域 → 点击修复 → 3–10 秒内视配置而定涂抹区被自然填充。若页面正常加载且出图无破洞安装即完成。按任务实战任务一清理产品图上的水印→老照片上的版权水印被去除整体复古质感保持不变。步骤载入产品图 → 用画笔只覆盖水印本身宁窄勿宽避免把纹理涂进掩码→ 选 LAMA 模型 → 修复 → 不满意就用较小画笔对残留处再补一刀。水印压在复杂花纹上时可换 ZITS 试一次对比。任务二移除照片里的路人→背景中的多余人物被移除地面反光与阴影保持自然。步骤涂抹路人全身包括其投下的阴影阴影不涂掉会出现悬浮感→ 修复。若路人面积大把掩码比人形外扩约 5 像素填充会更连贯。任务三擦除画面上的文字→海报上的叠加文字被擦除底图的光影细节得以保留。步骤文字边缘尽量贴紧不要整片覆盖文字所在的光影区域 → 修复。游戏海报、截图这类高对比文字是 LAMA 的强项。任务四去掉照片中的多余物体→画面中多余的灯笼被移除木纹背景由模型自动补齐。步骤涂掉物体及边缘阴影 → 修复。大面积留白如整面墙、地板用 LAMA细密结构栏杆、织物纹理优先 ZITS。任务五漫画页面的局部修复→漫画页面上多余的对话框与文字被清除画面构图完整保留。步骤涂掉多余对话框 → 修复。黑白线稿区域对掩码边界比较敏感边界宁紧勿松。进阶技巧模型怎么选擦除类任务用 LAMA快、稳iopaint/model/lama.py或 ZITS复杂纹理更准iopaint/model/zits.py需要按提示词替换内容时用扩散类模型如 PowerPaint、BrushNet、AnyTextiopaint/model/。在右侧面板的模型下拉框切换后点击应用即可。批量去水印命令命令行入口是 iopaint/batch_processing.py 背后的iopaint run掩码图与原图同目录、同文件名白色区域即待修复部分iopaint run --modellama --devicecpu \ --image图片目录 \ --mask掩码目录 \ --output结果目录--mask也可以指向单个掩码文件此时同一张掩码套用到所有图片。插件扩展交互式分割SAM点选即可生成精确掩码、去背景/动漫分割、RealESRGAN 超分、GFPGAN 与 RestoreFormer 人脸修复均在 iopaint/plugins/ 下实现启动时用--enable-interactive-seg、--enable-gfpgan等开关启用。常见问题速查问题原因解决方法安装脚本卡在下载网络不通或镜像源失效换网络如手机热点手动设置镜像pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple启动报缺少 DLLWindows 运行库缺失安装微软 VC 运行库vc_redist.x64始终只有 CPU 可用驱动旧或未装 CUDA 版 PyTorch更新 NVIDIA 驱动510确认安装的是 CUDA 版 PyTorch单张图处理要几分钟模型偏重或分辨率过高换 LAMA 等轻量模型先缩图再修内存不足报错显存/内存吃紧加--low-mem或--cpu-offload参数关闭其他程序修复边缘发糊掩码太粗盖住了要保留的区域收窄掩码分 2–3 次小面积修内容填充不合理当前模型不适配该纹理换另一个擦除模型再跑一次总结IOPaint 把涂掉不要的 → 模型补全做成了一条可重复执行的流程图形界面适合单张精修iopaint run命令适合批量作业低配机器也能靠 LAMA CPU 跑通。官方文档见 README.md模型与插件源码分别位于 iopaint/model/ 与 iopaint/plugins/可直接对照阅读。【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