【Lama Cleaner】水印去除和图像编辑

关于Lama Cleaner

Lama Cleaner 是最新的开源项目，它使用一些文本到图像工具，例如用于图像编辑的稳定扩散。 他们的定制训练模型远远优于传统的 OpenCV 方法。 现在，您可以进行上下文感知图像编辑，这只有在 Adobe Photoshop 等昂贵的软件中才能实现。

如果您不耐烦并且只想立即尝试一下，您可以从这里下载最新的存储库：https://github.com/Sanster/lama-cleaner。 否则 — 只是想了解该实用程序，请继续浏览。

用例：它能做什么？

1.从图像中删除水印 2.从图像中删除物体和人物并替换为智能背景 3.去除瑕疵并恢复旧照片 4.用自定义生成的“基于 prmopt 文本的图像”替换对象

以下是 4 个用例的解释：

1.去除水印。 （非常不言自明 - 请参见下图以查看步骤）

2.从图像中删除物体/人/浣熊:)等

你说的是照片轰炸吗？ ——别担心！

这就是结果……令人惊叹！

3.恢复你的旧照片

这里有两个例子，你可以看看什么样的旧照片修复是可能的。

4.使用Stable-Diffusion模型进行图像编辑，通过用自定义的“基于提示的图像片段”替换部分图像

安装流程

安装过程在其 GitHub README 文件中有详细记录。 但换句话来说——

选项a。 您可以对软件包进行 pip 安装！

>> pip install lama-cleaner #installs the package >> lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080 #starts the program using the GPU available on the machine # -model = which model to use ( lama , ldm , cv2, sd1.5 etc ) # --device = cpu / cuda ( for GPU ) # --port = which port to open on the default browser eg: http://127.0.0.1:8080 选项b。 一键安装程序！ （你应该尝试这个！！ - 推荐初学者尝试该应用程序）

对于那些不想为 python、虚拟环境、依赖项等烦恼的人，创建者提供了一个简洁的一键安装程序，您可以下载并运行该程序。 安装等详细信息在这里：https://github.com/Sanster/lama-cleaner/blob/main/scripts/README.md

一些高级技巧、信息和需要记住的事情

1️⃣ 您可以根据您想要实现的目标选择要运行的模型 - 如果您正在进行简单的水印去除，默认模型“lama”将是您的最佳选择。

2️⃣ 当您第一次运行它时，应用程序会将其所需的所有必需模型下载到您的本地环境文件夹中。 对于windows用户，它将下载到

WINDOWS \ USERS \ <username> \ .cache \ torch \ hub \ checkpoints 3️⃣如果是第一次使用Stable Diffusion模型，您可能需要从拥抱脸网站提供您的独特令牌。 （需要在其网站上注册并创建唯一令牌。）

注意：确保拥抱脸令牌上指定的权限都是“读”和“写”

4️⃣如果您遇到内存不足 (OOM) 错误，请尝试以下解决方法。

“CUDA 内存不足”错误如下所示：

一些经过测试的解决方法：

🍀 将输入图像的尺寸减小到接近 500x 500

🍀 更改 Pytorch 的 CUDA 中的内存分配 —

以下是更改内存分配值的环境变量：

Windows: >> set 'PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:1024' Linux: >> export 'PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:1024' 🍀 当前版本中的内存错误仅在您使用 StableDiffusion 模型时出现。 因此，如果您只进行基本操作，请将“设置”中的模型更改为 ldm 或 lama

更新包： 注意：该软件包正在积极更新（截至发布本文之日），因此请留意其 github 存储库中的更多错误修复和一般改进（https://github.com/Sanster/lama-cleaner）