100张图批量去水印，IOPaint 一条命令跑完

100张图批量去水印，IOPaint 一条命令跑完

【免费下载链接】IOPaintImage inpainting tool powered by SOTA AI Model. Remove any unwanted object, defect, people from your pictures or erase and replace(powered by stable diffusion) any thing on your pictures.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint

运营把 120 张带图库水印的商品图丢进共享文件夹，deadline 是下班前。逐张打开 PS 修肯定来不及，而 IOPaint 的批量擦除命令会把图片和蒙版按文件名一一配对，交给 LaMa 模型（专做内容修复的轻量 AI 模型）逐张把蒙版区域像素级填平，一条命令跑完整批。

它凭什么

核心是 LaMa 做 inpainting（图像修补）：只依赖蒙版周围的像素重建被遮挡区域，不需要写提示词，结果和原图自然衔接。手动做每张要约 2 分钟（画蒙版 + 修复画笔），120 张要 4 小时；用 IOPaint 跑批量处理，蒙版备齐后小批量在 CPU 上几分钟跑完。

去水印的前后效果大致是这样：

最短路径跑通

克隆仓库并装依赖

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint cd IOPaint && pip3 install -r requirements.txt

GPU 用户先装 CUDA 版 torch，版本对应关系详见 README。不想克隆的话也可以直接pip3 install iopaint，下文命令换成iopaint run即可。 输入：空机器 → 动作：克隆 + 装依赖 → 输出：可执行的python main.py。

准备图片与蒙版

两个文件夹：images/放原图，masks/放蒙版，文件名必须同名（photo1.jpg 配 photo1.png）。蒙版就是一张黑白图，白色区域是要擦掉的部分，尺寸不用和原图一致，程序会自动缩放到原图大小并二值化（大于 127 的像素全变 255）。 输入：两个文件夹 → 动作：按文件名配对 → 输出：N 组（图片, 蒙版）就绪。

执行批量擦除命令

python main.py run --model=lama --device=cpu \ --image=./images \ --mask=./masks \ --output=./results

首次运行会自动下载 lama 模型（几 MB）。 输入：图片目录 + 蒙版目录 → 动作：run命令 → 输出：results/里每张图一个同名 PNG，EXIF（图片元数据）保留。

核对输出

加--concat跑一遍最省心：每张结果会变成"原图 + 蒙版 + 结果"三联图，边缘干不干净一眼看出。另外盯一下日志——没找到配对蒙版的图片会被跳过并打一行mask not found，120 张进 97 张出多半是这个原因，不是崩溃。

⚙️ 值得动的旋钮

• --model：默认lama是纯擦除；想把蒙版区域"替换"成别的内容（比如换个物体）才切stable-diffusion-inpainting，届时要用--config传配置文件写提示词。
• --device：cpu跑小批量够用，SD 系模型必须cuda，显存 4GB 起步。
• hd_strategy（--config配置文件里）：默认CROP，长边超过 800 像素时裁出蒙版区域加 128 像素边距处理再拼回，省显存也省时间。去水印任务不用管它。
• --concat：默认关，验收阶段加上。
• sd_mask_blur（配置文件，默认 11）：只对扩散模型生效，调高蒙版边缘过渡更平滑，调太大会"吃掉"附近细节。

一句话：你的任务如果是"批量商品图去水印/去人"，默认配置（lama + CROP 策略）基本就够，其余参数先别动。

⚠️ 踩坑提醒：--mask指到单个文件时，所有图片共用这一张蒙版。水印位置每张不同的话，必须一张图配一张蒙版，否则整批会把同一个位置擦掉，只能重跑。

📁 进阶玩法

水印位置固定时（图库水印基本都固定）可以完全不手画蒙版：用 ImageMagick 按已知坐标批量盖出区域蒙版，再配合--mask的单文件模式，N 张图共用一张蒙版。想让它每晚自动干活，把run命令塞进 cron：监听收件目录，白天投图、下班前出新图，整条链路不用再碰。

更复杂的场景比如擦掉图上的文字 logo，lama 也能吃下来，蒙版稍微盖宽一点更稳：

下一步

完整参数列表看 README.md 的 "Batch processing" 一节；配置文件里各参数的定义在 iopaint/schema.py，图片和蒙版的配对与自动缩放逻辑在 iopaint/batch_processing.py。克隆下来今天就能跑通第一批 10 张。

【免费下载链接】IOPaintImage inpainting tool powered by SOTA AI Model. Remove any unwanted object, defect, people from your pictures or erase and replace(powered by stable diffusion) any thing on your pictures.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IOPaint