安装

conda create --name lamacleaner python==3.10
pip install -r requirements.txt  
pip install gfpgan
pip install realesrgan
pip install rembg
pip install .

如果安装本package报错，可以尝试改：

packages=setuptools.find_packages("./") 

换成：

packages=setuptools.find_packages(".")

如果是GPU的，一定要装GPU版本的pytorch: (我用的11.8版本)

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

参数

默认的参数地址在：

lama_cleaner\parse_args.py

包含的额外plugins

这个工具包里包含着以下内容：

• Interactive Segmentation
• Background Removal
• Anime Segmentation
• RealESRGAN
• GFPGAN
• RestoreFormer
• GIF

如果要使用以上的内容，需要在parse_args.py 这个文件里添加default=True
例如：

parser.add_argument("--enable-realesrgan",default=True,action="store_true",help=REALESRGAN_HELP,)

把这些内容打开后，这个包会自动下载所有相关权重

代码结构

消除主要使用lama clean的inpaint模型

Freehand

工具提供界面画自己的mask,然后将其和图片一起用lama模型做inpaint式的消除

Background Removal

这个工具主要使用U2net做背景消除，没有用到Lama cleaner。这个模型对于任意物体效果最佳，但是人像抠图欠佳。

InteractiveSeg

这个工具的构成是分割的模型 Segment Anything(SAM) + Lama 的inpaint

SAM 的主要作用是用来获取mask, 获取mask的前提如下：

• image_encoder (ImageEncoderViT): 输入的图片
• prompt_encoder (PromptEncoder): 用于额外conditioning的限制（这个项目包含3种prompts：坐标点【】，box【】，mask【】）
• mask_decoder (MaskDecoder): 根据 image encode + prompt encoder的结果预测mask，最后用bilinear恢复原始尺寸
• pixel_mean (list(float)): 用于做输入图像的normalisation(预处理)
• pixel_std (list(float)): 用于做输入图像的normalisation(预处理)

通过SAM获取完mask后，可以按照 lama cleaner来操作接下来的消除。