图片修复

背景介绍

本推文展示一个2023年的支线工作，如何采用AI进行图像修复（特征补全），去除图片中杂背景；1.特征去除：快速去除图像中各种水印、物品、人物、字体等；2.老照片修复；3.图像补全。去年8月份跟企业一起合作，针对室内装修行业，给设计师提供一些参考方案，孵化出图小库，近期准备把该成果背后的技术进行开源，希望对大家有所帮助。

结果展示

安装过程

pip install torch==1.13.1+cu117 –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

pip install lama-cleaner

lama-cleaner –model=lama –device=cuda –port=8080

# 上述方法适合网页版个人使用，对于批量化图像处理，比较适合本地安装，具体的代码指令为：

git clone https://github.com/yuanliang-ma/lama.git

cd lama

conda env create -f conda_env.yml

conda activate lama

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch -y

pip install pytorch-lightning==1.2.9

# 图片处理

python3 bin/predict.py model.path=$(pwd)/big-lama indir=$(pwd)/LaMa_test_images outdir=$(pwd)/output

mask 制作

图像修复的关键点是制作mask，告诉程序代码图像那部分需要进行修复，该部分可以用AI算法进行批量化处理（Yolo 图像检测），实现批量化图片的

图 3 mask 样例