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使用AI工具Lama Cleaner一键去除水印、人物、背景等图片里的内容

使用AI工具Lama Cleaner一键去除水印、人物、背景等图片里的内容

  • 前言
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    • 环境要求
    • 安装Lama Cleaner
    • 启动Lama Cleaner
      • CPU方式启动
      • GPU方式启动
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      • 测试结果
        • NO.1 检测框
        • NO.2 水印
        • NO.3 广州塔
        • NO.4 人物背景
  • 参考

前言

  • 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
  • 更多精彩内容,可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理
    专栏或我的个人主页查看
  • YOLOv5:添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
  • YOLOv5:yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
  • YOLOv5:IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
  • YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测)
  • YOLOv8训练自己的数据集(足球检测)
  • 玩转Jetson Nano(五):TensorRT加速YOLOv5目标检测
  • YOLOv5:使用7.0版本训练自己的实例分割模型(车辆、行人、路标、车道线等实例分割)
  • Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
  • 基于DETR的人脸伪装检测
  • 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目
  • YOLOv5:TensorRT加速YOLOv5模型推理

前提条件

  • 熟悉Python

相关介绍

  • Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。
  • PyTorch 是一个深度学习框架,封装好了很多网络和深度学习相关的工具方便我们调用,而不用我们一个个去单独写了。它分为 CPU 和 GPU 版本,其他框架还有 TensorFlow、Caffe 等。PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究院(FAIR)基于 Torch 推出的,它是一个基于 Python 的可续计算包,提供两个高级功能:1、具有强大的 GPU 加速的张量计算(如 NumPy);2、构建深度神经网络时的自动微分机制。
  • Lama Cleaner是一款完全免费开源,而且没有人分辨率限制的图片去水印、修复工具:Lama Cleaner,内置了多种AI 模型构建,功能相当的齐全。可用于快速去除图像中各种水印、物品、人物、字体、等图像里的内容。

Lama Cleaner

  • 项目地址:https://github.com/Sanster/lama-cleaner.git

环境要求

  • torch>=1.9.0
  • opencv-python
  • flask==2.2.3
  • flask-socketio
  • simple-websocket
  • flask_cors
  • flaskwebgui==0.3.5
  • pydantic
  • rich
  • loguru
  • yacs
  • diffusers==0.16.1
  • transformers==4.27.4
  • gradio
  • piexif==1.1.3
  • safetensors
  • omegaconf
  • controlnet-aux==0.0.3

安装Lama Cleaner

  • pip安装前,需要安装Python环境
pip install lama-cleaner
或者
pip install lama-cleaner -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 使用国内镜像源,下载速度更快。

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启动Lama Cleaner

CPU方式启动

lama-cleaner --model=lama --device=cpu --port=8080 

GPU方式启动

## 本机浏览
lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080 --model-dir E:\mytest\lama_cleaner\weight
## 局域网内浏览
lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080 --model-dir E:\mytest\lama_cleaner\weight --host 0.0.0.0 

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使用Lama Cleaner

  • 在浏览器打开网址:http://IP地址:8080
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测试结果

NO.1 检测框

  1. 打开要原图片
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  2. 按住鼠标,去除图片内的内容(黄色轨迹)
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  3. 效果图
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NO.2 水印

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  2. 按住鼠标,去除图片内的内容(黄色轨迹)
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  3. 效果图
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NO.3 广州塔

  1. 打开要原图片
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  2. 按住鼠标,去除图片内的内容(黄色轨迹)
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  3. 效果图
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NO.4 人物背景

  1. 打开要原图片
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  2. 按住鼠标,去除图片内的内容(黄色轨迹)
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  3. 效果图
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参考

[1] https://github.com/Sanster/lama-cleaner.git

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