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免費開源圖像修復(fù)工具lama-cleaner介紹

新機器視覺 ? 來源:小白學(xué)視覺 ? 2023-12-04 10:23 ? 次閱讀

1. 關(guān)于 Lama Cleaner

Lama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的免費開源圖像修復(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:

完全免費開源,完全自托管,支持CPU & GPU & M1/2

Windows 一鍵安裝程序

本機 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Lama Cleaner服務(wù)時,您可以通過命令行參數(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LaMa,開源地址為: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。為了緩解這個問題,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)性的場景(例如完成周期性結(jié)構(gòu))中也能實現(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)練時所見的分辨率更高的分辨率,并且以比競爭基準(zhǔn)更低的參數(shù)和計算成本實現(xiàn)了這一點。

其中,模型中FFC結(jié)構(gòu)如下:

f03bcfd2-9236-11ee-939d-92fbcf53809c.png

3. 安裝 Lama Cleaner

很遺憾,我的電腦沒有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最簡單的方法是通過pip安裝(支持python 3.7 ~ 3.10)。

關(guān)于GPU安裝,官方說明如下:

f04a2c9e-9236-11ee-939d-92fbcf53809c.png

f05f69d8-9236-11ee-939d-92fbcf53809c.png

f0757b6a-9236-11ee-939d-92fbcf53809c.png

安裝完成后,可以通過lama-cleaner命令啟動服務(wù)器,第一次使用時會下載模型文件(建議確保網(wǎng)絡(luò)暢通)。

GPU啟動命令如下:lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080

4. 啟動

啟動命令如下:

f0882e18-9236-11ee-939d-92fbcf53809c.png

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

f09ea0c6-9236-11ee-939d-92fbcf53809c.png

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)記多塊需要清除點時,需要使用手動修復(fù)模式。默認(rèn)情況下,Lama Cleaner 將在繪制筆劃后運行修復(fù)。您可以在設(shè)置中啟用手動修復(fù)模式。

f0ce3e1c-9236-11ee-939d-92fbcf53809c.png

6. 其他擦除模型對比舉例

LDM 與 LaMa 模型擦除效果對比:

可能得到比 LaMa 更好、更詳細(xì)的結(jié)果
通過調(diào)整步驟可以達(dá)到時間和質(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。

來源:小白學(xué)視覺

審核編輯:湯梓紅
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:python摳圖(去水?。╅_源庫lama-cleaner

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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