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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
- 前言
- 前提条件
- 相关介绍
- Lama Cleaner
- 环境要求
- 安装Lama Cleaner
- 启动Lama Cleaner
- CPU方式启动
- GPU方式启动
- 使用Lama Cleaner
- 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。
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
使用Lama Cleaner
- 在浏览器打开网址：
http://IP地址:8080
测试结果
NO.1 检测框
- 打开要原图片
- 按住鼠标，去除图片内的内容（黄色轨迹）
- 效果图
NO.2 水印
- 打开要原图片
- 按住鼠标，去除图片内的内容（黄色轨迹）
- 效果图
NO.3 广州塔
-
打开要原图片
-
按住鼠标，去除图片内的内容（黄色轨迹）
-
效果图
NO.4 人物背景
-
打开要原图片
-
按住鼠标，去除图片内的内容（黄色轨迹）
-
效果图
参考
[1] https://github.com/Sanster/lama-cleaner.git
- 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