IOPaint 使用指南：本地免费运行的开源 AI 图像修复与去水印工具
【免费下载链接】IOPaintImage inpainting tool powered by SOTA AI Model. Remove any unwanted object, defect, people from your pictures or erase and replace(powered by stable diffusion) any thing on your pictures.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint
照片上盖满水印、合影里多出一个路人、想换个物体位置却下不去手——这些都属于"图像修复"的活。IOPaint 是一款免费、开源的 AI 图像修复工具：涂掉不想要的区域，它负责把背景补回去。全程跑在你自己的电脑上，图片不经过任何云端服务，安装只要一条 pip 命令。
30 秒启动 IOPaint
下面两条命令装好并启动服务，模型会在首次启动时自动下载（默认缓存在~/.cache）：
pip3 install iopaint # 安装 IOPaint iopaint start --model=lama --device=cpu # 启动 Web 服务，默认端口 8080然后在浏览器打开http://localhost:8080：上传图片、用画笔在要清除的区域涂一圈遮罩、点生成。默认的 LaMa 模型很轻量，CPU 上处理一张图通常几秒到十几秒。界面自带文件管理器，可以直接浏览本地图片、把结果存到指定目录。
💡 如果你有 NVIDIA 显卡，先按项目 README 的说明装好 CUDA 版 PyTorch，再启动时把参数改成--device=cuda，速度会有数量级的提升。
它能解决什么
去水印、去路人是最稳的用法。LaMa 是一个轻量补全网络，它分析遮罩周围的像素，把缺口补成和四周协调的背景。简单的重复水印、画面里一个多余的人，通常一次就能出干净的结果，边缘不生硬。
替换物体、添加文字、扩图则交给扩散模型（Stable Diffusion inpainting、PowerPaint、AnyText 等）。这类模型不是"填缝"，而是从噪声一步步迭代生成新图像——你可以在提示词里写"换成一盆绿植"，它会生成符合场景光照的替换内容。AnyText 专门做加字，会把文字按光照和透视融进画面，而不是生硬地"贴"上去。Outpainting（扩图）也能用：把画面外扩一圈，模型按原图风格把空白续上，适合调整构图比例。
选不准遮罩是新手最常见的卡点。启动时加--enable-interactive-seg开启 Segment Anything 插件，点一下物体就自动描边，不用拿像素笔慢慢抠。此外还有现成插件：去背景、动漫分割、人脸修复（GFPGAN）、超分（Real-ESRGAN），按需开启即可。
图片多起来就别开网页了，直接走命令行批处理。--mask可以是一个文件（所有图共用这张遮罩），也可以是一个目录（遮罩和图片同名对应）：
iopaint run --model=lama --device=cpu \ --image=./photos --mask=./masks --output=./result # 批量输出到 result 目录效果展示：去水印与去路人
下面两组是项目示例图，上面是修复前，下面是修复后。
重复水印被整体涂掉后，背景补成了同一色调和纹理，帽子和人物面部细节没有受损。
角落的路人直接"消失"，地板的反射和百叶窗的竖线纹理都衔接得自然，没有留下糊掉的色块。
原理一句话与真正有用的参数
原理一句话
核心是两类模型分工：LaMa 管"补"——先看清周围再填缺口，快、不吃配置；扩散模型管"生"——把噪声一步步迭代成图，能创造新内容，但慢、吃显存。想清楚是"补"还是"生"，模型就选对了。
真正有用的参数
--model：lama快速去水印（默认值）；替换物体、加字换runwayml/stable-diffusion-inpainting、powerpaint、anytext--low-mem：开启注意力切片和 VAE tiling 省显存，还不够就再加--cpu-offload把权重挪到内存--no-half：扩散模型输出纯黑或纯绿时，强制用 fp32 精度重试--model-dir：模型下不动手或想换盘时，用它指定模型存放目录
iopaint start --model=powerpaint --device=cuda --low-mem --cpu-offload # 小显存显卡跑扩散模型的推荐组合和别家的对比
| 对比项 | IOPaint | 在线云端修图 | 商业修图软件 |
|---|---|---|---|
| 本地部署、图片不出机器 | ✅ | ❌ | ✅ |
| 免费 | ✅ | 按次收费 | ❌ |
| 多模型可换（补全/替换/加字） | ✅ | 有限 | 部分 |
| 命令行批处理 | ✅ | 有限 | 有限 |
踩坑记录
- 首次启动模型下载慢→ 模型默认缓存在
~/.cache；网络不稳定就先手动把模型文件下好，再用--model-dir指过去 - 小显存显卡报内存不足→ 加
--low-mem --cpu-offload；还不行就把图片分辨率调小 - 扩散模型输出纯黑或纯绿→ 加
--no-half强制 fp32 精度，通常直接解决 - CPU 模式跑扩散模型很慢→ 不是卡死，是真的慢。CPU 模式建议只用 LaMa；扩散模型还是上 GPU
- 手绘遮罩边缘毛糙→ 开
--enable-interactive-seg，让 Segment Anything 自动描边，只手动补小细节
适合谁，下一步做什么
📌适合：不想把图片传到云端、要频繁去水印/去路人/换物体的个人用户；需要批量处理产品图的商家；想在自己的工具链里加一步 AI 修图的开发者。不适合：追求像素级精确控制的专业修图流程（专业软件仍是标准），以及期待零配置全自动出活的场景——遮罩得自己涂，模型得自己选，这两步省不掉。
想试的话，从"30 秒启动"那两行命令开始：默认 LaMa + CPU 跑通第一张图，涂掉一个真实水印，看看效果是否符合预期。跑顺了再换扩散模型，体验"替换生成"。
【免费下载链接】IOPaintImage inpainting tool powered by SOTA AI Model. Remove any unwanted object, defect, people from your pictures or erase and replace(powered by stable diffusion) any thing on your pictures.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
