IOPaint
IOPaint-1.5.0
Una herramienta de pintura y pintura exterior gratuita y de código abierto impulsada por el modelo SOTA AI.
| Borrar (LaMa) | Reemplazar objeto (PowerPaint) |
|---|---|
IOPaint-erase-markdown.mp4 | iopaint-inpaint-markdown.mp4 |
| Dibujar texto (cualquier texto) | Pintura exterior (PowerPaint) |
|---|---|
AnyText-markdown.mp4 | pintar.mp4 |
Completamente gratuito y de código abierto, totalmente autohospedado, compatible con CPU, GPU y Apple Silicon
Instalador de Windows con 1 clic
OptiClean: aplicación macOS e iOS para borrar objetos
Admite varios modelos de IA para realizar tareas de borrado, pintura o pintura exterior.
runwayml/difusión-estable-en pintura
difusores/difusión-estable-xl-1.0-enpintura-0.1
andregn/Realistic_Vision_V3.0-en pintura
Lykon/dreamshaper-8-en pintura
Sanster/cualquier cosa-4.0-en pintura
cepillonet
PowerPaintV2
Sanster/Cualquier texto
Estudio de fantasía/Pintura por ejemplo
Borrar modelos: estos modelos se pueden utilizar para eliminar objetos no deseados, defectos, marcas de agua y personas de la imagen.
Modelos de difusión: estos modelos se pueden utilizar para reemplazar objetos o realizar pintura exterior. Algunos modelos usados populares incluyen:
Complementos:
Segmentar cualquier cosa: segmentación de objetos interactivos rápida y precisa
RemoveBG: elimina el fondo de la imagen o genera máscaras para objetos de primer plano
Segmentación de anime: similar a RemoveBG, el modelo está entrenado específicamente para imágenes de anime.
RealESRGAN: Súper Resolución
GFPGAN: Restauración facial
RestoreFormer: Restauración facial
FileManager: explore sus imágenes cómodamente y guárdelas directamente en el directorio de salida.
IOPaint proporciona una interfaz de usuario web conveniente para utilizar los últimos modelos de IA para editar sus imágenes. Puede instalar e iniciar IOPaint fácilmente ejecutando el siguiente comando:
# Para usar GPU, primero instale la versión cuda de pytorch.# pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# AMD GPU usuarios, utilicen el siguiente comando, solo funciona en Linux, ya que pytorch aún no es compatible con Windows con ROCm.# pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6pip3 instalar iopaint inicio de iopaint --model=lama --device=cpu --port=8080
Eso es todo, puedes comenzar a usar IOPaint visitando http://localhost:8080 en tu navegador web.
Todos los modelos se descargarán automáticamente al inicio. Si desea cambiar el directorio de descarga, puede agregar --model-dir . Puede encontrar más documentación aquí.
Puede ver otros modelos compatibles aquí y cómo utilizar el archivo sd ckpt/safetensors local aquí.
Puede especificar qué complementos usar al iniciar el servicio y puede ver los comandos para habilitar los complementos usando iopaint start --help .
Se pueden ver más demostraciones del complemento aquí.
inicio de iopaint --enable-interactive-seg --interactive-seg-device=cuda
También puede utilizar IOPaint en la línea de comando para procesar imágenes por lotes:
ejecutar iopaint --model=lama --device=cpu --image=/ruta/a/carpeta_imagen --mask=/ruta/a/carpeta_máscara --salida=dir_salida
--image es la carpeta que contiene las imágenes de entrada, --mask es la carpeta que contiene las imágenes de máscara correspondientes. Cuando --mask es una ruta a un archivo de máscara, todas las imágenes se procesarán usando esta máscara.
Puede ver más información sobre los modelos y complementos disponibles compatibles con IOPaint a continuación.
Instale nodejs, luego instale las dependencias del frontend.
clon de git https://github.com/Sanster/IOPaint.gitcd IOPaint/web_app instalación npm compilación de ejecución npm cp -r dist/ ../iopaint/web_app
Cree un archivo .env.local en web_app y complete la IP y el puerto del backend.
VITE_BACKEND=http://127.0.0.1:8080
Iniciar el entorno de desarrollo front-end
npm ejecutar desarrollador
Instalar los requisitos de backend e iniciar el servicio de backend
instalación de pip -r requisitos.txt python3 main.py inicio --modelo lama --puerto 8080
Luego puede visitar http://localhost:5173/ para el desarrollo. El código del frontend se actualizará automáticamente después de modificarlo, pero el backend debe reiniciar el servicio después de modificar el código de Python.
