20 分钟装好 IOPaint：CPU 就能跑的免费 AI 消除工具

20 分钟装好 IOPaintCPU 就能跑的免费 AI 消除工具【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/IOPaintIOPaint 是一款免费开源的 AI 图像消除工具能把照片里的路人、杂物、水印直接擦掉。真正卡住你的只有两件事Python 版本和模型自动下载这篇全帮你排掉。装之前 1 分钟对完这 4 件事不用敲命令肉眼过一遍就行Python 版本 → 终端敲python -V输出是 3.10.x 才算过 → 不是 3.10 就先装一个 3.10IOPaint 依赖的 PyTorch 预编译包在 3.10 上最稳版本不对后面装包会连环报错磁盘空间 → 目标盘剩余大于 10GB → 不够就换个盘IOPaint 加 PyTorch 加模型缓存吃地方网络 → 能访问 pypi.org或者接受用国内镜像源 → 连不上就提前备好镜像后面装包全靠它走默认源经常半天没反应端口 → 8080 没被别的程序占着 → 被占就计划好换 8081Web 服务默认开在 8080环境搭建4 条命令敲完就能装确认版本。先敲一条命令看版本python -V看到Python 3.10.x就说明这步成了如果显示 3.8、3.11 之类先按上面对齐再往下走。建沙盒虚拟环境。相当于给项目单独划一块区域装的包只在这块里生效不污染系统python -m venv venv venv\Scripts\activate命令行开头出现(venv)前缀说明沙盒激活成功。⚠️ Mac 用户注意激活命令是source venv/bin/activate。切镜像源。把 pip 的下载源切到清华镜像后面装包快很多pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这条命令没有输出就是成了。装包。IOPaint 本身一条命令装完依赖全带上pip install -U iopaint看到一长串Successfully installed ...往下滚是正常的耐心等它结束。想核对依赖清单仓库里的 requirements.txt 就是完整列表。跑起来1 条命令验证 AI 消除真的能干在还激活着(venv)的窗口里敲iopaint start --modellama --devicecpu --port8080这条命令做的事用 CPU 加载 lama 这个轻量级修复模型专门负责擦除不吃显卡把 Web 服务开在 8080 端口。 成功标志第一次跑会先在后台下载模型终端刷进度条时别关窗口等下载走完、不再滚动浏览器打开http://localhost:8080能看到上传图片和涂抹掩码的界面就算起来了。常用参数不用背就这四个参数作用推荐值--model选择加载哪个消除模型lama轻量CPU 就能跑--device计算设备cpu有 N 卡且装了 CUDA 版 PyTorch 才填cuda--portWeb 服务端口8080被占就换8081--inbrowser启动后自动打开浏览器加不加都行手动开也行其他参数默认值就能用先别折腾。卡住了按顺序查这 3 处依赖装不上报错刷屏 → 大概率是网络问题 → 重新切一次镜像源再装pip install -U iopaint还不行就检查python -V是不是 3.10端口被占终端提示address already in use→ 8080 被别的程序占着 → 启动命令把--port8080改成--port8081模型下载失败进度条卡死或断流 → 模型托管在海外网络抖动 → 别关窗口直接重跑同一条iopaint start命令续传多数情况第二次能过以上都试过还不行去项目 Issue 搜一下九成有人踩过。到这里 IOPaint 就跑通了浏览器里打开图片涂抹要消除的区域点生成图就干净了。想换模型或调参数看项目 README 的 Advanced 部分即可。【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