IOPaint
IOPaint-1.5.0
SOTA AI モデルを利用した、無料のオープンソースのインペインティングおよびアウトペインティング ツール。
| 消去(LaMa) | オブジェクトの置換(PowerPaint) |
|---|---|
IOPaint-erase-markdown.mp4 | iopaint-inpaint-markdown.mp4 |
| テキストの描画(AnyText) | アウトペイント(PowerPaint) |
|---|---|
AnyText-マークダウン.mp4 | アウトペイント.mp4 |
完全に無料でオープンソース、完全にセルフホスト、CPU、GPU、Apple Silicon をサポート
Windows 1-Click インストーラー
OptiClean: オブジェクト消去用の macOS および iOS アプリ
消去、インペイント、またはアウトペイントタスクを実行するためのさまざまな AI モデルをサポートします。
runwayml/stable-diffusion-inpainting
ディフューザー/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1
andregn/Realistic_Vision_V3.0-修復
Lykon/dreamshaper-8-inpainting
Sanster/anything-4.0-inpainting
ブラシネット
パワーペイントV2
サンスター/エニーテキスト
ファンタジースタジオ/ペイントバイサンプル
モデルの消去: これらのモデルは、画像から不要なオブジェクト、欠陥、透かし、人物を削除するために使用できます。
拡散モデル: これらのモデルは、オブジェクトを置き換えたり、アウトペイントを実行したりするために使用できます。人気のある中古モデルには次のようなものがあります。
プラグイン:
何でもセグメント化: 正確かつ高速なインタラクティブなオブジェクトのセグメント化
RemoveBG: 画像の背景を削除するか、前景オブジェクトのマスクを生成します
アニメのセグメンテーション: RemoveBG と同様に、モデルはアニメ画像用に特別にトレーニングされています。
RealESRGAN: 超解像度
GFPGAN: 顔の復元
RestoreFormer: 顔の復元
FileManager: 画像を簡単に参照し、出力ディレクトリに直接保存します。
IOPaint は、最新の AI モデルを使用して画像を編集するための便利な WebUI を提供します。次のコマンドを実行すると、IOPaint を簡単にインストールして起動できます。
# GPU を使用するには、最初に cuda バージョンの pytorch をインストールします。 # pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# AMD GPUユーザーは、次のコマンドを利用してください。ROCm を使用する Windows では pytorch がまだサポートされていないため、Linux でのみ機能します。# pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6pip3 iopaint をインストールします iopaint start --model=lama --device=cpu --port=8080
これで、Web ブラウザで http://localhost:8080 にアクセスして、IOPaint の使用を開始できます。
すべてのモデルは起動時に自動的にダウンロードされます。ダウンロード ディレクトリを変更する場合は、 --model-dirを追加します。詳しいドキュメントはこちらからご覧いただけます
他のサポートされているモデルはここで確認でき、ローカルの sd ckpt/safetensors ファイルの使用方法はここで確認できます。
サービスの開始時に使用するプラグインを指定でき、 iopaint start --help使用してプラグインを有効にするコマンドを表示できます。
プラグインのその他のデモはここでご覧いただけます
iopaint start --enable-interactive-seg --interactive-seg-device=cuda
コマンド ラインで IOPaint を使用して画像をバッチ処理することもできます。
iopaint 実行 --model=lama --device=cpu --image=/パス/to/image_folder --mask=/パス/to/mask_folder --output=出力ディレクトリ
--imageは入力イメージを含むフォルダー、 --maskは対応するマスク イメージを含むフォルダーです。 --maskマスク ファイルへのパスである場合、すべての画像はこのマスクを使用して処理されます。
IOPaint でサポートされている利用可能なモデルとプラグインの詳細については、以下をご覧ください。
nodejs をインストールしてから、フロントエンドの依存関係をインストールします。
git clone https://github.com/Sanster/IOPaint.gitcd IOPaint/web_app npmインストール npm ビルドを実行する cp -r dist/ ../iopaint/web_app
web_appに.env.localファイルを作成し、バックエンド IP とポートを入力します。
VITE_BACKEND=http://127.0.0.1:8080
フロントエンド開発環境を開始する
npm 実行開発
バックエンド要件をインストールし、バックエンド サービスを開始する
pip install -r 要件.txt python3 main.py start --model lama --port 8080
その後、開発のためにhttp://localhost:5173/にアクセスできます。フロントエンド コードは変更後に自動的に更新されますが、バックエンドは Python コードを変更した後にサービスを再起動する必要があります。
