文章目录

    • 前言
    • 【视频教程】
    • 1.什么是IOPaint?
    • 2.本地部署IOPaint
    • 3.IOPaint简单实用
    • 4.公网远程访问本地IOPaint
    • 5.内网穿透工具安装
    • 6.配置公网地址
    • 7.使用固定公网地址远程访问
    • 总结
        • 开源工具+内网穿透技术的组合,让本地化图像处理变得触手可及。或许真正的智能修图,就是用最小成本解决最大痛点。

前言

“旅行时用手机拍的照片想修掉路人,却发现平板性能不够跑不动 AI 模型”—— 这是许多摄影爱好者的共同烦恼。IOPaint 作为免费开源的 AI 修图工具,能轻松去除杂物、修复老照片,但其本地部署特性让很多用户望而却步 。

修图爱好者面临的典型困境包括:电脑性能不足无法运行大模型,平板 / 手机操作不便,异地协作修图困难。更令人沮丧的是,商业 AI 修图工具如 Photoshop AI 功能订阅费高达每月 54.99 美元,而免费在线工具又限制图片分辨率和处理次数。

cpolar 内网穿透服务为 IOPaint 用户提供了 “零技术门槛” 的远程修图方案。只需在家里的电脑上运行 IOPaint 和 cpolar,点击几下鼠标即可生成公网访问地址,手机、平板甚至 chromebook 都能通过浏览器访问,所有 AI 计算在本地完成,既不泄露照片隐私,又无需高端设备。

这种 “随身 AI 修图师” 模式特别适合三类人群:一是预算有限的摄影爱好者,二是需要移动办公的内容创作者,三是喜欢分享生活的社交达人。

正如某数码博主所言:“cpolar 让 IOPaint 从 ’ 极客玩具 ’ 变成了 ’ 大众修图神器 ',普通人也能享受顶级 AI 修图效果。”

【视频教程】

1.什么是IOPaint?

IOPaint 是一个基于深度学习的图像处理工具,它的全称是 “Inpainting with Object Removal”(带有对象移除功能的修复)。IOPaint 的核心功能包括:

  1. 对象移除:你可以轻松地擦除照片中的任何不需要的对象或元素。无论是广告牌、路人还是其他干扰物,只需几笔就能消失无踪。
  2. 图像修补:如果你的照片上有划痕、污渍或其他损坏,IOPaint 能够智能地填补这些区域,恢复原始的视觉效果。
  3. 内容扩展:有时候你可能觉得照片中的某个部分不够大或者不够完整,IOPaint 可以帮你扩展这部分的内容,让画面更加丰富和自然。

为什么选择IOPaint?

  1. 免费开源:IOPaint 是完全免费且开源的项目。这意味着你可以自由地使用它,并且不用担心任何隐藏费用或隐私问题。
  2. 强大的AI算法:IOPaint 采用先进的深度学习技术,能够智能地分析和处理图像,提供高质量的修复结果。
  3. 用户友好:即使你对图像处理一窍不通,IOPaint 的界面也非常直观易用。只需几个简单的步骤,就能完成复杂的图像编辑任务。

特点

● 集成多种尖端AI模型,功能丰富,可实现擦除,修复,扩展等
● 完全免费开源,支持本地部署,数据更安全可控
● 操作简单,无需专业知识,轻松上手进行AI图像编辑
● 模型选择丰富,可针对不同场景选用最佳模型
● 开源项目,开发者可根据需要进行个性化定制

使用场景

● 产品图片去除水印,瑕疵,提升产品展示质量
● 老照片的修复,擦除划痕,污渍,让记忆重焕光彩
● 风景照,建筑照扩展,让画面视野更开阔
● 创意海报,平面设计中添加丰富元素,让创意脱颖而出
● 任何需要进行局部修改,编辑,扩展图像的场景

2.本地部署IOPaint

我这里演示的是在windows系统安装和运行,运行的环境需要有node.js和Anaconda

node.js下载地址:Node.js — 在任何地方运行 JavaScript

Anaconda下载地址:Anaconda | The Operating System for AI

首先打开左下角Anaconda的终端,创建一个python环境

conda create -n iopaint python=3.12

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输入Y确定

image-20250116103528069接着激活环境

conda activate iopaint

image-20250116103552597

先从github上克隆仓库

git clone https://github.com/Sanster/IOPaint.git

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进入到项目中

cd IOPaint/web_app

安装前端项目依赖

npm install

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再编译前端项目

npm run build

image-20250116103842863

复制编译好的前端项目文件到iopaint/web_app目录

xcopy /E /I dist\ ..\iopaint\web_app\

image-20250116103900083

创建一个配置文件,填写后端IP和端口

echo VITE_BACKEND=http://127.0.0.1:8080 > .env.local

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接下来进入到上一级目录里,安装后端项目依赖

cd ..
pip install -r requirements.txt

image-20250116103940821

输入这行命令启动后端服务

python main.py start --model lama --port 8080

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重新开启一个终端,进入到项目中

cd IOPaint/web_app

启动前端开发环境

npm run dev

image-20250116104014287

现在,IOPaint已经启动成功了!打开浏览器,输入localhost:5173,就可以看到IOpaint的界面了

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3.IOPaint简单实用

打开一张需要处理的照片,直接涂抹需要删除的对象或区域。

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IOPaint会自动识别并处理,几秒钟后,你就能看到焕然一新的照片!

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4.公网远程访问本地IOPaint

目前我们在本地成功部署了IOPaint,但是如果我们想实现不在局域网下,在公网能够远程访问IOPaint的话,我们就可以使用Cpolar内网穿透来实现公网随时随地访问了!免去了复杂得本地部署过程,只需要一个公网地址直接就可以访问。

5.内网穿透工具安装

下面是安装cpolar步骤:

Cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击进入cpolar官网,点击免费使用注册一个账号,并下载最新版本的Cpolar。

img

登录成功后,点击下载Cpolar到本地并安装(一路默认安装即可)本教程选择下载Windows版本。

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Cpolar安装成功后,在浏览器上访问http://localhost:9200,使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。

img

接下来配置一下IOPaint的公网地址~

6.配置公网地址

登录后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道,

创建一个IOPaint的公网http地址隧道

  • 隧道名称:可自定义命名,注意不要与已有的隧道名称重复
  • 协议:选择http
  • 本地地址:5173(本地访问的地址)
  • 域名类型:免费选择随机域名
  • 地区:选择China Top

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隧道创建成功后,点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址,有两种访问方式,一种是http和https。

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使用上面的Cpolar生成的任意一个公网地址,在手机或任意设备的浏览器进行登录访问,即可成功看到IOPaint界面。使用了Cpolar的公网域名,无需自己购买云服务器,即可到公网访问IOPaint随便编辑图片啦!

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小结

为了方便演示,我们在上边的操作过程中使用了cpolar生成的HTTP公网地址隧道,其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快,可以立即使用。然而,它的缺点是网址是随机生成,这个地址在24小时内会发生随机变化,更适合于临时使用。如果有长期远程访问本地IOPaint服务的需求,但又不想每天重新配置公网地址,还想地址好看又好记,那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来远程访问。

7.使用固定公网地址远程访问

登录cpolar官网,点击左侧的预留,选择保留二级子域名,地区选择China Top,设置一个二级子域名名称,点击保留,保留成功后复制保留的二级子域名名称,这里我填写的是iopaint,大家也可以自定义喜欢的名称。

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保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称:iopaint,返回登录Cpolar web UI管理界面,点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表,找到所要配置的隧道iopaint,点击右侧的编辑:

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修改隧道信息,将保留成功的二级子域名配置到隧道中

  • 域名类型:选择二级子域名
  • Sub Domain:填写保留成功的二级子域名:iopaint
  • 地区:选择China Top

点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)

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更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名:

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最后,我们使用固定的公网https地址在任何浏览器打开访问,可以看到访问IOPaint成功了这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了。

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总结

IOPaint 是一个强大且易用的图像处理工具,它可以帮助你轻松解决照片中的各种问题。结合Cpolar的使用,你可以快速搭建和分享自己的 IOPaint 服务,让更多的朋友享受到高质量的图像修复体验。

希望这篇教程能给你带来乐趣和技术上的提升,祝你在图像处理的道路上越走越远!

开源工具+内网穿透技术的组合,让本地化图像处理变得触手可及。或许真正的智能修图,就是用最小成本解决最大痛点。

本篇文章知识点来源[cpolar官网][https://www.cpolar.com]

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