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Lama Cleaner 是一个免费的、开源的、完全自托管的修复工具，由最先进的人工智能模型提供支持。 您可以使用它从图片中删除任何不需要的物体、缺陷、人物，或删除和替换图片上的任何内容。
目前这款开源工具在github上也是有12kstar：
关于安装方式，官方也提供了多种方式，我这边实验的话，是用的pip方式，非常简单，安装好python环境，直接pip装包，执行启动命令后，直接在网页端打开就好，真实即开即用。
具体安装方法：
pip安装
pip安装是最简单的（ 支持python 3.7 ~ 3.10）
pip install lama-cleaner
启动
lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080
然后直接在浏览器访问：
http://localhost:8080
如果，我是说如果，你没有启动成功，或者报一些奇怪的问题，可以后台踢我，建议尽量自行百度解决。
更多其它使用方法可以去参考官方：https://lama-cleaner-docs.vercel.app/
docker安装
需要提前准备好docker环境
docker run -p 8080:8080 -v path/to/cache_dir:/root/.cache/ --rm cwq1913/lama-cleaner:cpu-0.33.0 lama-cleaner --device=cpu --port=8080 --host=0.0.0.0
上述为cpu环境，如果有gpu可以gpu方式启动
gpu环境需要环境要求：
cuda: 11.7
pytorch: 1.13.1
minimum nvidia driver: 515.43.04+
xformers: 0.0.16rc425
docker run --gpus all -p 8080:8080 -v path/to/cache_dir:/root/.cache/ --rm cwq1913/lama-cleaner:gpu-0.33.0 lama-cleaner --device=cuda --port=8080 --host=0.0.0.0
其它部署方式可以到官方网站去查看
Lama Cleaner 支持许多开箱即用的AI修复模型，有需求的也可以去看下。这些模型可分为三组：
擦除
官方文档中介绍的模型可用于擦除任何图片中的物体、人物或文本（除了漫画模型，它是专门训练用于漫画图像的）。根据模型的结构不同，每个模型都有其特点。我通常使用的是lama模型，并建议您尝试所有模型，看哪个适合您的场景。
lama模型:
Lama Cleaner最初是为与LaMa模型一起使用而开发的，这是第一个模型，可以很好地推广到高分辨率（~2k❗️） 即使在具有挑战性的场景中也能实现出色的性能，例如完成周期性结构。
擦除和修复
Stable Diffusion：根据文本描述替换图片中的对象，支持不同的稳定扩散模型。
Paint by Example：使用示例图像指导模型在图片上生成类似的内容。
图片编辑
InstructPix2Pix：使用文字描述编辑图片
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