1. 關(guān)于 Lama Cleaner
Lama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的免費(fèi)開(kāi)源圖像修復(fù)工具??梢詮膱D片中移除任何不需要的物體、缺陷和人,或者擦除并替換(powered by stable diffusion)圖片上的任何東西。
特征:
完全免費(fèi)開(kāi)源,完全自托管,支持CPU & GPU & M1/2
Windows 一鍵安裝程序
本機(jī) macOS 應(yīng)用程序
多種SOTA AI模型
擦除模型:LaMa/LDM/ZITS/MAT/FcF/Manga
擦除和替換模型:穩(wěn)定擴(kuò)散/繪制示例
后期處理插件:
RemoveBG:刪除圖像背景
RealESRGAN:超分辨率
GFPGAN:面部恢復(fù)
RestoreFormer:面部修復(fù)
分割任何東西:準(zhǔn)確快速的交互式對(duì)象分割
文件管理器:方便地瀏覽您的圖片并將它們直接保存到輸出目錄。
插件
在圖像清洗的后處理中,除了擦除之外,還經(jīng)常使用面部修復(fù)或超分辨率等算法?,F(xiàn)在您可以直接在 Lama Cleaner 中使用它們。啟動(dòng)Lama Cleaner服務(wù)時(shí),您可以通過(guò)命令行參數(shù)啟用插件。啟用的插件將在左上角顯示。
2. 擦除模型
Lama Cleaner默認(rèn)擦除模型為L(zhǎng)aMa,開(kāi)源地址為:https://github.com/advimman/lama 。
LaMa 圖像修復(fù),采用傅立葉卷積的分辨率魯棒大型掩模修復(fù),WACV 2022
現(xiàn)代圖像修復(fù)系統(tǒng)盡管取得了顯著的進(jìn)步,但常常難以應(yīng)對(duì)大面積缺失區(qū)域、復(fù)雜的幾何結(jié)構(gòu)和高分辨率圖像。我們發(fā)現(xiàn)造成這種情況的主要原因之一是修復(fù)網(wǎng)絡(luò)和損失函數(shù)都缺乏有效的感受野。為了緩解這個(gè)問(wèn)題,我們提出了一種稱為大掩模修復(fù)(LaMa)的新方法。LaMa 基于:
一種新的修復(fù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),使用快速傅立葉卷積,具有圖像范圍的感受野
高感受野感知損失;
大型訓(xùn)練掩碼(masks),釋放前兩個(gè)組件的潛力。
我們的修復(fù)網(wǎng)絡(luò)提高了一系列數(shù)據(jù)集的最新技術(shù),即使在具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景(例如完成周期性結(jié)構(gòu))中也能實(shí)現(xiàn)出色的性能。我們的模型出人意料地很好地概括了比訓(xùn)練時(shí)所見(jiàn)的分辨率更高的分辨率,并且以比競(jìng)爭(zhēng)基準(zhǔn)更低的參數(shù)和計(jì)算成本實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。
其中,模型中FFC結(jié)構(gòu)如下:

3. 安裝 Lama Cleaner
很遺憾,我的電腦沒(méi)有GPU,具體環(huán)境如下:
Windows 10專業(yè)版
處理器:Intel Core i5-9400 CPU @ 2.90GHz 2.90 GHz
內(nèi)存(RAM):32.0 GB(31.8 GB可用)
顯卡:Intel UHD Graphics 630
安裝Lama Cleaner最簡(jiǎn)單的方法是通過(guò)pip安裝(支持python 3.7 ~ 3.10)。
關(guān)于GPU安裝,官方說(shuō)明如下:



安裝完成后,可以通過(guò)lama-cleaner命令啟動(dòng)服務(wù)器,第一次使用時(shí)會(huì)下載模型文件(建議確保網(wǎng)絡(luò)暢通)。
GPU啟動(dòng)命令如下:lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080
4. 啟動(dòng)
啟動(dòng)命令如下:

工具的使用是基于瀏覽器的,我安裝在本機(jī),使用默認(rèn)端口8080,打開(kāi)瀏覽器使用如下地址:http://127.0.0.1:8080。

5. 去水印摳圖操作
如下圖所示,從左到右操作,中間圖分兩塊涂抹需要清除的標(biāo)記,最后按下方的橡皮檫,形成最右邊的圖像。
其中,標(biāo)記多塊需要清除點(diǎn)時(shí),需要使用手動(dòng)修復(fù)模式。默認(rèn)情況下,Lama Cleaner 將在繪制筆劃后運(yùn)行修復(fù)。您可以在設(shè)置中啟用手動(dòng)修復(fù)模式。

6. 其他擦除模型對(duì)比舉例
LDM 與 LaMa 模型擦除效果對(duì)比:
可能得到比 LaMa 更好、更詳細(xì)的結(jié)果
通過(guò)調(diào)整步驟可以達(dá)到時(shí)間和質(zhì)量的平衡
比 LaMa 模型慢得多(3080 12it/s)
需要更多GPU內(nèi)存(512x512 5.8G)
7. 最后
如果要取得好的圖像效果,是需要GPU的。
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原文標(biāo)題:python摳圖(去水?。╅_(kāi)源庫(kù)lama-cleaner
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