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图片修复

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联远智维
发布2025-03-18 18:42:22
发布2025-03-18 18:42:22
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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、等对象;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。

图 1 LaMa 图像修复算法的流程框架

结果展示

图 2 效果展示(附:我个人来说,觉得在图像修复领域具有比较好的应用前景,文物修复,老照片修复等)

安装过程

代码语言:javascript
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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,告诉程序代码图像哪部分需要进行修复,该部分可以用AI算法进行批量化处理(Yolo 图像检测),实现批量化图片处理。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-04-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 轻量化结构分析与设计 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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