【教程】去水印开源工具Lama Cleaner在Windows的安装和使用
一、Lama Cleaner是什么？
Lama Cleaner是一款开源且免费的人工学习图片去水印程序（个人主要学习用途），没有图片分辨率限制（个人使用暂未发现），并且保存的图片质量很高（个人觉得跟原图差不多），还能下载处理后的图片到本地。
项目地址：https://github.com/Sanster/lama-cleaner
原作者：Sanster
截止到目前(2023-03-01)仍然在更新，最新版为0.37.0。
注：作者好像部署了一个在线程序，感兴趣的可以直接在线使用：
https://huggingface.co/spaces/Sanster/Lama-Cleaner-lama
不过在线程序网站经常报错504…（所以我才想本地部署[无奈.jpg]）
二、安装
本人直接在windows下使用python的pip安装。
1、安装python环境
python官网：https://www.python.org/
注：这里我选择python3.7.9版(https://www.python.org/downloads/release/python-379/)，如下图
安装时把环境都搞定，包括pip、path（环境变量），省事。
注：我试了下python免安装的embed版，然后安装pip，再安装lama-cleaner出现模块ffmpy不能安装的情况，定位问题失败，所以最后直接用了windows安装版。
注：因为3.7.9安装后的pip不是最新版，建议手动更新pip，在cmd执行：python -m pip install --upgrade pip
2、安装torch（可跳过，如果你想用GPU加速建议先安装）
项目文档中有一段：
# In order to use the GPU, install cuda version of pytorch first.
# pip install torch==1.13.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
启动cmd，定位进入python根目录（python.exe的位置）
执行pip install torch==1.13.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
等待安装完成。
3、安装lama-cleaner
启动cmd，定位进入python根目录（python.exe的位置）
执行pip install lama-cleaner
等待安装完成。
4、下载训练模块（可跳过，但启动lama-cleaner时程序会从github下载，比较慢，建议自行下载）
| 文件名 | 下载网址（复制并用下载软件添加下载任务） |
|---|---|
| big-lama.pt | https://github.com/Sanster/models/releases/download/add_big_lama/big-lama.pt |
| clickseg_pplnet.pt | https://github.com/Sanster/models/releases/download/clickseg_pplnet/clickseg_pplnet.pt |
将big-lama.pt和clickseg_pplnet.pt下载后放到C:\Users\[用户名]\.cache\torch\hub\checkpoints\
比如我操作系统当前用户名是xiaoyao，那么就放到C:\Users\xiaoyao\.cache\torch\hub\checkpoints\
5、启动lama-cleaner程序
启动cmd，定位进入python根目录（python.exe的位置）
执行lama-cleaner --model=lama --device=cpu --port=8080
--model=lama表示后训练模型为lama（建议保持默认）
--device=cpu表示渲染硬件为cpu（如果有nvidia独立显卡的可以考虑用cuda进行渲染加速，即：--device=cuda）
--port=8080表示访问端口为8080（一般默认，可自行更改，比如我不想占用端口就改成8088了）
等待启动完成。
启动成功的示例：
D:\developmentEnvironment\python\Python37>lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8088
- Platform: Windows-10-10.0.22621-SP0
- Python version: 3.7.9
- torch: 1.13.1+cu117
- Pillow: 9.4.0
- diffusers: 0.12.1
- transformers: 4.26.1
- opencv-python: 4.7.0.72
- xformers: N/A
- accelerate: 0.16.0
- lama-cleaner: 0.37.12023-03-04 20:09:31.230 | INFO | lama_cleaner.parse_args:parse_args:141 - Create model cache directory: C:\Users\xiaoyao\.cache
Downloading: "https://github.com/Sanster/models/releases/download/add_big_lama/big-lama.pt" to C:\Users\xiaoyao\.cache\torch\hub\checkpoints\big-lama.pt
100%|██████████████████████████████████████████| 196M/196M [21:30<00:00, 159kB/s]
2023-03-04 20:31:06.067 | INFO | lama_cleaner.helper:download_model:52 - Download model success, md5: e3aa4aaa15225a33ec84f9f4bc47e500
2023-03-04 20:31:06.069 | INFO | lama_cleaner.helper:load_jit_model:102 - Loading model from: C:\Users\xiaoyao\.cache\torch\hub\checkpoints\big-lama.pt
Downloading: "https://github.com/Sanster/models/releases/download/clickseg_pplnet/clickseg_pplnet.pt" to C:\Users\xiaoyao\.cache\torch\hub\checkpoints\clickseg_pplnet.pt
100%|███████████████████████████████████████| 12.1M/12.1M [00:06<00:00, 2.01MB/s]
2023-03-04 20:31:14.789 | INFO | lama_cleaner.helper:download_model:52 - Download model success, md5: 8ca44b6e02bca78f62ec26a3c32376cf
2023-03-04 20:31:14.790 | INFO | lama_cleaner.helper:load_jit_model:102 - Loading model from: C:\Users\xiaoyao\.cache\torch\hub\checkpoints\clickseg_pplnet.pt* Running on http://127.0.0.1:8088/ (Press CTRL+C to quit)启动成功后会提示网址，直接用浏览器打开即可，如下图：
操作简述：
点击左上角选择图片，底下Brush是刷子大小，图片可以用鼠标滚轮放大和缩小。
用鼠标在需要清除的水印（或污点？）拖拉覆盖（这个不用我演示了吧…用过ps的都懂），等待程序处理。
效果不满意就撤销，或者继续刷…满意后点下载按钮保存到本地即可。