写了个图像去水印工具，分享一下

案例与作品
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写了个图像去水印工具，分享一下

最近需要处理一些带水印的图片，在网上找了一圈工具，要么收费太贵，要么效果不太理想。后来发现了 lama-cleaner 这个项目，思路挺不错的，但用起来有些地方不太顺手，于是就想着自己写一个更适合自己的版本。

这个工具能做什么？

上传图片，用画笔涂抹要去掉的区域（水印、文字、多余物体都行），AI 自动填充背景。另外还集成了 RealESRGAN 4 倍超分，可以在去水印的同时把图片放大。

核心用的是 LaMa 模型，这是开源的图像修复模型，只占 ~30MB 显存，处理速度很快。大面积缺失区域的话可以切换到 SDXL 做生成式填充，效果更完整，但需要 ~5GB 显存。

引擎和模式

引擎 用途 显存占用 速度
LaMa 纯去除（水印、文字、小物体） ~30 MB 极快
SDXL 生成式填充（大面积补全） ~5 GB 较慢
RealESRGAN 4 倍超分辨率 ~200 MB 中等

有几种模式可以选：

模式 引擎 说明
auto 自动选择 小面积用 LaMa，大面积用 SDXL
remove LaMa 纯去除，只填充背景不生成新内容
quick SDXL 20步 快速生成式填充
hq SDXL 30步 高质量生成式填充
cpu LaMa on CPU 无 GPU 时使用

超分有四种选择：不超分、修复后超分、先超分再修复（适合小图）、仅超分不修复。

设计上的一些考量

  1. 引擎互斥加载：LaMa 和 RealESRGAN 不会同时占显存，所以即使只有 ~200MB 显存也能同时使用去水印+超分
  2. 大图分块处理：超分遇到大图会自动切块，避免爆显存
  3. 显存不足自动回退：LaMa 和 RealESRGAN 显存不够时会自动切到 CPU 跑，不会直接报错
  4. 模型懒加载：不需要 SDXL 就不用装 diffusers，LaMa 和超分照样能用

使用方式

# 安装依赖
pip install -r lama-cleaner-plusplus/requirements.txt
pip install modelscope

# 下载模型（交互式菜单，按需选）
python download_models.py

# 启动
python lama-cleaner-plusplus/app.py

下载脚本也支持命令行直接指定：

python download_models.py lama        # 只下载 LaMa（~391 MB，最小安装）
python download_models.py realesrgan  # 只下载 RealESRGAN
python download_models.py sdxl        # 只下载 SDXL
python download_models.py all         # 下载全部
python download_models.py --check     # 查看模型状态

Windows 用户也可以双击 启动.bat 直接启动，会自动打开浏览器。

启动参数：--port 7860（端口）、--share（生成公网分享链接，方便给别人演示用）。

高级参数

界面上有几个可以调的参数，一般用默认值就行：

  • Mask 膨胀：涂抹区域向外扩展的像素数，水印边缘模糊的时候加大到 20-30 效果会好一些
  • Mask 羽化：mask 边缘的柔化程度，让修复区域和周围更自然地融合
  • Prompt / Negative Prompt：留空使用默认值就行，一般不需要改

实际体验

  • 简单背景的水印去除效果还不错
  • 复杂背景有时候需要多试几次，或者调整 mask 膨胀和羽化参数
  • remove 模式只做背景填充，不会生成奇怪的东西，比较靠谱
  • 第一次启动需要下载模型，之后就快了

常见问题

显存不足怎么办？

超分和修复引擎互斥加载，不会同时占用显存。如果还是 OOM，可以试试用 remove 模式代替 quick/hq，LaMa 只需 ~30MB 显存。

只想去水印，结果图片变成了别的东西？

大概率是用了 quick 或 hq 模式，换成 remove 就行。remove 只做背景填充，不会生成新内容。

不需要 SDXL 可以吗？

可以。SDXL 是懒加载的，不装 diffusers 也不影响 LaMa 和 RealESRGAN 使用。最小安装只下载 LaMa 模型（~391MB）就够了。

目前的问题

  • SDXL 显存占用还是高，低配机器跑不了生成式填充
  • 部分复杂场景下边缘融合还不够自然

硬件要求

配置 最低 推荐
GPU 无（可用 CPU 模式） RTX 3060 12GB
GPU 显存 无（纯 CPU） 2 GB（LaMa + RealESRGAN）
内存 8 GB 16 GB
磁盘 1 GB（仅 LaMa） 6 GB（全部模型）

代码地址

参考的项目：https://github.com/Sanster/IOPaint

我的实现：GitHub - LJL454/lama-cleaner-plusplus: AI图像修复 · GitHub

项目结构大概长这样：

去图像水印/
├── 启动.bat
├── download_models.py
├── remove_fp32_weights.py
├── models/
└── lama-cleaner-plusplus/
    ├── app.py
    ├── config.py
    ├── core/
    │   ├── engine_manager.py   # 引擎管理（懒加载、互斥）
    │   ├── pipeline.py         # 修复流水线
    │   ├── service.py          # 业务逻辑
    │   ├── strategy.py         # 引擎选择策略
    │   ├── mask_processor.py   # Mask 处理
    │   ├── roi.py              # ROI 裁剪
    │   └── engines/
    │       ├── base.py
    │       ├── lama.py
    │       ├── sdxl.py
    │       └── realesrgan.py
    ├── ui/
    │   └── gradio_app.py
    └── utils/
        ├── gpu.py
        ├── image.py
        └── logger.py

有兴趣的朋友可以看看，有问题欢迎交流。

PS：模型都是开源的，LaMa（Apache 2.0）、RealESRGAN（BSD-3）、SDXL（OpenRAIL-M），感谢原作者们的贡献。

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