IOPaint
IOPaint-1.5.0
Бесплатный инструмент для рисования и перекраски с открытым исходным кодом, основанный на модели SOTA AI.
| Стереть(ЛаМа) | Заменить объект (PowerPaint) |
|---|---|
IOPaint-erase-markdown.mp4 | iopaint-inpaint-markdown.mp4 |
| Нарисовать текст (любой текст) | Раскраска(PowerPaint) |
|---|---|
AnyText-markdown.mp4 | перерисовка.mp4 |
Полностью бесплатный, с открытым исходным кодом, полностью автономный, поддерживает процессоры, графические процессоры и Apple Silicon.
Установщик Windows в один клик
OptiClean: приложение для macOS и iOS для стирания объектов
Поддерживает различные модели искусственного интеллекта для выполнения задач стирания, закрашивания или закрашивания.
runwayml/stable-diffusion-inpainting
диффузоры/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1
andregn/Realistic_Vision_V3.0-inpainting
Lykon/dreamshaper-8-inpainting
Sanster/anything-4.0-inpainting
БрашНет
PowerPaintV2
Санстер/AnyText
Фэнтези-Студия/Рисование по примеру
Стереть модели: эти модели можно использовать для удаления нежелательных объектов, дефектов, водяных знаков и людей с изображения.
Модели диффузии. Эти модели можно использовать для замены объектов или выполнения перекраски. Некоторые популярные подержанные модели включают в себя:
Плагины:
Сегментируйте что угодно: точная и быстрая сегментация интерактивных объектов
RemoveBG: удаление фона изображения или создание масок для объектов переднего плана.
Сегментация аниме. Подобно RemoveBG, модель специально обучена для изображений аниме.
RealESRGAN: супер разрешение
GFPGAN: Восстановление лица
RestoreFormer: Восстановление лица
FileManager: удобно просматривайте изображения и сохраняйте их непосредственно в выходной каталог.
IOPaint предоставляет удобный веб-интерфейс для использования новейших моделей искусственного интеллекта для редактирования изображений. Вы можете легко установить и запустить IOPaint, выполнив следующую команду:
# Чтобы использовать графический процессор, сначала установите версию pytorch cuda.# pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# AMD GPU пользователи, используйте следующую команду, она работает только в Linux, поскольку pytorch еще не поддерживается в Windows с установкой ROCm.# pip3 torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6pip3 установить iopaint iopaint start --model=lama --device=cpu --port=8080
Вот и все, вы можете начать использовать IOPaint, посетив http://localhost:8080 в своем веб-браузере.
Все модели будут загружены автоматически при запуске. Если вы хотите изменить каталог загрузки, вы можете добавить --model-dir . Дополнительную документацию можно найти здесь.
Вы можете увидеть другие поддерживаемые модели здесь и узнать, как использовать локальный файл sd ckpt/safetensors здесь.
Вы можете указать, какие плагины использовать при запуске службы, а также просмотреть команды для включения плагинов с помощью iopaint start --help .
Больше демонстраций плагина можно увидеть здесь.
iopaint start --enable-interactive-seg --interactive-seg-device=cuda
Вы также можете использовать IOPaint в командной строке для пакетной обработки изображений:
iopaint run --model=lama --device=cpu --image=/путь/к/папке_изображения --mask=/путь/к/папке_маски --output=output_dir
--image — папка, содержащая входные изображения, --mask — папка, содержащая соответствующие изображения масок. Если --mask — это путь к файлу маски, все изображения будут обрабатываться с использованием этой маски.
Более подробную информацию о доступных моделях и плагинах, поддерживаемых IOPaint, вы можете увидеть ниже.
Установите nodejs, затем установите зависимости внешнего интерфейса.
git клон https://github.com/Sanster/IOPaint.gitcd IOPaint/web_app установка npm npm запустить сборку cp -r dist/ ../iopaint/web_app
Создайте файл .env.local в web_app и укажите IP-адрес и порт серверной части.
VITE_BACKEND=http://127.0.0.1:8080
Запустить среду фронтенд-разработки
npm run dev
Установите серверные требования и запустите серверную службу.
pip install -r требования.txt python3 main.py start --model lama --port 8080
Затем вы можете посетить http://localhost:5173/ для разработки. Код внешнего интерфейса будет автоматически обновляться после изменения, но серверной части необходимо перезапустить службу после изменения кода Python.
