IOPaint
IOPaint-1.5.0
Uma ferramenta de pintura interna e externa gratuita e de código aberto, alimentada pelo modelo SOTA AI.
| Apagar(LaMa) | Substituir objeto (PowerPaint) |
|---|---|
IOPaint-erase-markdown.mp4 | iopaint-inpaint-markdown.mp4 |
| Desenhar Texto (AnyText) | Pintura externa (PowerPaint) |
|---|---|
AnyText-markdown.mp4 | pintura externa.mp4 |
Totalmente gratuito e de código aberto, totalmente auto-hospedado, com suporte para CPU, GPU e Apple Silicon
Instalador do Windows com 1 clique
OptiClean: aplicativo macOS e iOS para exclusão de objetos
Suporta vários modelos de IA para executar tarefas de apagamento, pintura interna ou pintura externa.
runwayml / pintura de difusão estável
difusores/difusão estável-xl-1.0-inpainting-0.1
andregn/Realistic_Vision_V3.0-inpainting
Lykon/dreamshaper-8-pintura
Sanster/anything-4.0-inpainting
BrushNet
PowerPaintV2
Sanster/AnyText
Estúdio de fantasia/pintura por exemplo
Apagar modelos: Esses modelos podem ser usados para remover objetos indesejados, defeitos, marcas d’água e pessoas da imagem.
Modelos de difusão: Esses modelos podem ser usados para substituir objetos ou realizar pintura externa. Alguns modelos usados populares incluem:
Plug-ins:
Segmente qualquer coisa: segmentação de objetos interativos precisa e rápida
RemoveBG: Remova o fundo da imagem ou gere máscaras para objetos em primeiro plano
Segmentação de anime: semelhante ao RemoveBG, o modelo é treinado especificamente para imagens de anime.
RealESRGAN: Super Resolução
GFPGAN: Restauração Facial
RestoreFormer: restauração facial
FileManager: Navegue pelas suas imagens de forma conveniente e salve-as diretamente no diretório de saída.
IOPaint fornece um webui conveniente para usar os modelos de IA mais recentes para editar suas imagens. Você pode instalar e iniciar o IOPaint facilmente executando o seguinte comando:
# Para usar GPU, instale primeiro a versão cuda do pytorch.# pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# AMD GPU usuários, utilizem o seguinte comando, só funciona no Linux, pois o pytorch ainda não é compatível com Windows com ROCm.# pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6pip3 instalar iopaint iopaint iniciar --model=lama --device=cpu --port=8080
É isso, você pode começar a usar o IOPaint visitando http://localhost:8080 no seu navegador.
Todos os modelos serão baixados automaticamente na inicialização. Se quiser alterar o diretório de download, você pode adicionar --model-dir . Mais documentação pode ser encontrada aqui
Você pode ver outros modelos suportados aqui e como usar o arquivo sd ckpt/safetensors local aqui.
Você pode especificar quais plug-ins usar ao iniciar o serviço e visualizar os comandos para ativar plug-ins usando iopaint start --help .
Mais demonstrações do Plugin podem ser vistas aqui
iopaint start --enable-interactive-seg --interactive-seg-device=cuda
Você também pode usar IOPaint na linha de comando para processar imagens em lote:
iopaint execute --model=lama --device=cpu --image=/caminho/para/pasta_imagem --mask=/caminho/para/mask_folder --output=diretório_saída
--image é a pasta que contém as imagens de entrada, --mask é a pasta que contém as imagens de máscara correspondentes. Quando --mask é um caminho para um arquivo de máscara, todas as imagens serão processadas usando esta máscara.
Você pode ver mais informações sobre os modelos e plugins disponíveis suportados pelo IOPaint abaixo.
Instale o nodejs e, em seguida, instale as dependências de frontend.
clone git https://github.com/Sanster/IOPaint.gitcd IOPaint/web_app instalação npm npm executar compilação cp -r dist/ ../iopaint/web_app
Crie um arquivo .env.local em web_app e preencha o IP e a porta do backend.
VITE_BACKEND=http://127.0.0.1:8080
Inicie o ambiente de desenvolvimento front-end
npm executar dev
Instale requisitos de back-end e inicie o serviço de back-end
pip instalar -r requisitos.txt python3 main.py iniciar --model lama --port 8080
Então você pode visitar http://localhost:5173/ para desenvolvimento. O código frontend será atualizado automaticamente após ser modificado, mas o backend precisa reiniciar o serviço após modificar o código python.
