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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 23285
使用教程
环境要求
- 已安装 Python 与 pip3（README 用 pip3 安装）
- 支持 CPU、GPU 及 Apple Silicon 三种运行方式
- 首次启动需联网自动下载模型，请留出磁盘空间与等待时间
- 如需 GPU 加速，需先安装对应 CUDA 或 ROCm 版本的 PyTorch
安装与启动步骤
-
1安装 GPU 版 PyTorch
仅需 GPU 加速时执行，CUDA 与 ROCm 两条命令二选一，CPU 用户可跳过本步。
pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -
2安装 IOPaint
用 pip3 从 PyPI 安装 iopaint 包，建议在虚拟环境中执行以免污染全局环境。
pip3 install iopaint -
3启动服务
使用 lama 模型在 CPU 上启动，监听 8080 端口；换 GPU 可改 --device 参数。
iopaint start --model=lama --device=cpu --port=8080 -
4浏览器访问界面
在浏览器打开本地地址即可使用 Web 修图界面，所有模型会在启动时自动下载。
http://localhost:8080
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
--model | 是 | 指定使用的修复模型，README 示例为 lama | lama |
--device | 是 | 指定推理设备，示例为 cpu，GPU 用户需改为对应设备 | cpu |
--port | 是 | Web 服务监听端口，示例为 8080 | 8080 |
--model-dir | 否 | 自定义模型下载目录，README 说明可加此参数修改 | /your/model/path |
如何确认成功
终端启动无报错，浏览器访问 http://localhost:8080 能正常打开 IOPaint 修图界面即成功。
常见问题
Q：想用 GPU 加速怎么装？
A：先按 README 安装 CUDA 版（cu118）或 ROCm 版（rocm5.6）PyTorch，再执行 pip3 install iopaint，启动时把 --device 改为 GPU 对应值。
Q：模型下载到哪里，能改吗？
A：所有模型在启动时自动下载到默认目录；如需更换，启动命令加上 --model-dir 参数指定目标目录。
Q：想用 lama 以外的模型？
A：README 指出其他支持的模型见官网模型页，启动时通过 --model 参数指定即可。
Q：Windows 用户有更简单的安装方式吗？
A：README 提供 Windows 一键安装包，地址为 https://www.iopaint.com/install/windows_1click_installer。
注意事项
- CUDA 与 ROCm 两条 PyTorch 安装命令按硬件二选一，不要同时执行。
- 所有模型在启动时自动下载，首次启动较慢且需要稳定网络。
- 项目完全开源可自托管，支持 CPU、GPU 与 Apple Silicon。
- 更多安装与模型用法见官网 https://www.iopaint.com。
核心亮点
- 集成多种SOTA修复模型（LaMa、ZITS、MAT等），覆盖不同场景需求
- 支持Stable Diffusion驱动的生成式修复，可替换而非仅删除物体
- 提供Web界面和API，易用性高，适合非技术用户快速上手
不足之处
- 依赖GPU资源，CPU推理速度慢，影响低配环境体验
- 文档/社区待观察
适用场景
- 照片中移除不需要的物体、人物或水印
- 老照片修复或破损图像的补全
- 创意图像编辑，如用Stable Diffusion替换画面元素
替代项目
OpenCV inpainting、LaMa、PatchMatch
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