免費開源的圖像修復工具，它由最先進的 AI 模型驅動。無論你想從照片中移除任何不需要的物體、缺陷、人物，還是想擦除並替換照片中的任何東西，Lama Cleaner 都能幫你輕鬆實現。完全免費和開源，完全自我託管，支持 CPU、GPU 和 M1/2。Lama Cleaner 支持多種最先進的 AI 模型，包括擦除模型 LaMa/LDM/ZITS/MAT/FcF/Manga，以及擦除並替換模型 Stable Diffusion/Paint by Example。此外，它還提供了一些後處理插件，如 RemoveBG（移除圖像背景）、RealESRGAN（超分辨率）、GFPGAN（臉部修復）、RestoreFormer（臉部修復）和 Segment Anything（精確快速的交互式對象分割）。
Github：連結
1. 安裝步驟（使用 SEAIT 快速安裝）
1-1 安裝 Super Easy AI Installer Tool（SEAIT）
SEAIT 詳細安裝步驟請看此篇文章有詳細的圖文說明。以下簡略敘述。
- Python 安裝
- 安裝 Python 3.10.7，根據你的 Windows 系統是 32位元或是64位元來選擇對應的版本。下載連結
- 下載完成後，點擊兩下 exe 檔案開始安裝，記得必須將「Add Python 3.10 to PATH」打勾，Python 安裝完後才會自動加入環境變數裡。
- 打開命令提示字元（CMD）確認是否安裝成功。輸入 python -V 按下Enter，列出安裝的版本，表示確實已安裝成功。
- Git 安裝
- 前往 git 的 Windows 版本下載地址，根據你的 Windows 系統是 32位元或是64位元來選擇對應的版本。下載連結
- 下載完成後，點擊兩下 exe 檔案開始安裝。一直點擊下一步即可完成安裝。
- SEAIT 安裝
- 前往 civitai 下載 Super Easy AI Installer Tool（SEAIT）。下載連結
- 下載完後，會得到一個壓縮檔案，將其解壓縮放到你覺得適合的目錄底下（此後工具安裝，都會將安裝環境安裝在此目錄下）。
- 進入檔案夾裡面，可以看到一個 seait.exe 檔案。
1-2 安裝 Lama Cleaner
打開 SEAIT ，左側選單選擇 Lama Cleaner，並點擊「Install」就會開始安裝。
安裝時，可以看到 SEAIT 的終端機會開始安裝套件，如下圖內容（僅擷取一部分）
安裝完後，Lama Cleaner 就會自動啟動，但是我的在啟動過程中遇到以下錯誤。
Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL load failure.
It can be downloaded at https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe
如果遇到此錯誤，只需要複製他提供的連結 https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe 下載並安裝 Microsoft Visual C++ Redistributable。
1-3 啟動 Lama Cleaner
以上環境都安裝好後，點擊「Launch」。
補充：上圖有個 Custom 欄位，內容為 「–model=lama –device=cpu –port=8080」，其中 –device=cpu 代表圖像在修復時試運行 CPU。如果 GPU 效能比較好的可以改成以下指令「–model=lama –device=cuda –port=8080」，讓其運行時使用 GPU 效能。詳細參數可以看此連結內容。
成功運行後，可以看到 SEAIT 的終端機會有以下資訊，其中可以知道其運行在 8080 端口 http://127.0.0.1:8080。
打開網頁，網址輸入 http://127.0.0.1:8080/ 即可看到以下畫面，代表已經可以成功運行，接下來就可以開始載入圖片了。
2. 載入圖片，並開始進行圖像修復
2-1 設定
點選右上角的齒輪圖案開始進行設定
Settings Download Mask: true Manual Inpainting Mode: true Model: lama Strategy: Original
2-2 載入圖片
直接拖拉圖片到應用程式裡，即可載入圖片
2-3 開始修復圖片
可控制 Brush 筆刷的大小，將想要從照片中移除的地方用筆刷塗上色。如下圖
右下角有一個橡皮擦圖案，其為「Run Inpainting」，點下去後圖片會開始進行修復。
最後得到以下的輸出結果：
以上圖片看起來有些不完美，那是因為我們 Model 選擇 LaMa，如果要選擇效果比較好的模型可以選擇 LDM。
官方文檔對於 LaMa 和 LDM 的比較：
👍 LDM 可能獲得比 LaMa 更好且更詳細的結果
👍 LDM 透過調整步驟，可以達到時間和品質的平衡
😐 LDM 比 LaMa 模型慢很多（3080 12it/s）
😐 LDM 需要更多的 GPU 記憶體（512×512 5.8G）
以下是我使用 GPU 並且Model 選擇 LDM ，跑出來的結果：
補充：
Inpainting（修補）是一種圖像處理技術，用於填充圖像中缺失或損壞的區域。這些缺失或損壞可能是由於多種原因，例如噪音、刮痕、水印、刪除物件或圖像數據損壞等。
修補算法的目標是根據周圍的圖像內容，合成一個合理的替代區域，使修補後的圖像在視覺上看起來連續和自然。這樣的技術在許多應用中都很有用，例如圖像恢復、圖像編輯、遮擋敏感信息、電影特效和計算機視覺等領域。
修補算法的效果取決於其算法的複雜性和周圍像素的信息。一些修補算法可能僅僅使用附近的像素來進行填充，而更高級的算法可能會考慮更大的上下文，以獲得更加真實和準確的修補結果。
結論
文章主要介紹了一款名為 Lama Cleaner 的免費開源圖像修復工具。這款工具由最先進的 AI 模型驅動，可以幫助使用者從照片中移除任何不需要的物體、缺陷、人物，或者擦除並替換照片中的任何東西。Lama Cleaner 支持多種最先進的 AI 模型，並且提供了一些後處理插件，如 RemoveBG（移除圖像背景）、RealESRGAN（超分辨率）、GFPGAN（臉部修復）、RestoreFormer（臉部修復）和 Segment Anything（精確快速的交互式對象分割）。文章也詳細介紹了如何使用 SEAIT 快速安裝 Lama Cleaner，並且提供了一個實際的圖像修復示例。總的來說，Lama Cleaner 是一款強大而實用的圖像修復工具，適合任何需要進行圖像修復的使用者。