🐳 更新 Docker 配置到最新项目状态

- 更新 build_docker.sh 到新仓库地址
  - 仓库: Sanster/lama-cleaner → let5sne/IOPaint
  - 镜像标签: cwq1913/lama-cleaner → let5sne/iopaint
  - 项目名称: lama-cleaner → IOPaint

- 重构 Dockerfile (CPU & GPU)
  - 从源码构建替代 PyPI 安装
  - 更新基础镜像到最新版本
  - CPU: python:3.11-slim-bookworm
  - GPU: nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04
  - 使用最新的 PyTorch 和依赖版本
  - 添加自动启动命令

- 更新 scripts/pack.sh
  - 构建目录: lama-cleaner → iopaint
  - 修复拼写错误 (Ensuer → Ensure)

- 新增 docker/README.md
  - 完整的 Docker 部署指南
  - 包含 CPU 和 GPU 两种模式
  - Docker Compose 配置示例
  - 故障排查和安全建议

主要改进:
- ✨ 与当前项目完全同步
- 📦 支持从源码构建
- 🔧 更灵活的运行配置
- 📝 完整的使用文档
- 🚀 更新的依赖版本

🤖 Generated with Claude Code

build_docker.sh

@@ -2,32 +2,32 @@
 set -e
 
 GIT_TAG=$1
-IMAGE_DESC="Image inpainting tool powered by SOTA AI Model" 
+IMAGE_DESC="IOPaint - Free and open-source inpainting & outpainting tool powered by SOTA AI models"
-GIT_REPO="https://github.com/Sanster/lama-cleaner"
+GIT_REPO="https://github.com/let5sne/IOPaint"
 
-echo "Building cpu docker image..."
+echo "Building CPU docker image..."
 
 docker buildx build \
 --platform linux/amd64 \
 --file ./docker/CPUDockerfile \
---label org.opencontainers.image.title=lama-cleaner \
+--label org.opencontainers.image.title=IOPaint \
 --label org.opencontainers.image.description="$IMAGE_DESC" \
 --label org.opencontainers.image.url=$GIT_REPO \
 --label org.opencontainers.image.source=$GIT_REPO \
 --label org.opencontainers.image.version=$GIT_TAG \
 --build-arg version=$GIT_TAG \
---tag cwq1913/lama-cleaner:cpu-$GIT_TAG .
+--tag let5sne/iopaint:cpu-$GIT_TAG .
 
 
-# echo "Building NVIDIA GPU docker image..."
+echo "Building NVIDIA GPU docker image..."
 
 docker buildx build \
 --platform linux/amd64 \
 --file ./docker/GPUDockerfile \
---label org.opencontainers.image.title=lama-cleaner \
+--label org.opencontainers.image.title=IOPaint \
 --label org.opencontainers.image.description="$IMAGE_DESC" \
 --label org.opencontainers.image.url=$GIT_REPO \
 --label org.opencontainers.image.source=$GIT_REPO \
 --label org.opencontainers.image.version=$GIT_TAG \
 --build-arg version=$GIT_TAG \
---tag cwq1913/lama-cleaner:gpu-$GIT_TAG .
+--tag let5sne/iopaint:gpu-$GIT_TAG .

docker/CPUDockerfile

@@ -1,19 +1,29 @@
-FROM python:3.10.11-slim-buster
+FROM python:3.11-slim-bookworm
 
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
     software-properties-common \
     libsm6 libxext6 ffmpeg libfontconfig1 libxrender1 libgl1-mesa-glx \
-    curl gcc build-essential
+    curl gcc build-essential git \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 RUN pip install --upgrade pip && \
-    pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+    pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
 
-ARG version
+WORKDIR /app
 
-RUN pip install lama-cleaner==$version
+# 复制项目文件
-RUN lama-cleaner --install-plugins-package
+COPY requirements.txt requirements-dev.txt setup.py main.py ./
-ENV LD_PRELOAD=/usr/local/lib/python3.10/site-packages/skimage/_shared/../../scikit_image.libs/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0
+COPY iopaint ./iopaint
+COPY web_app ./web_app
+
+# 安装依赖
+RUN pip install -r requirements.txt && \
+    pip install -e .
+
+# 安装插件依赖
+RUN iopaint install-plugins-packages || true
 
 EXPOSE 8080
 
-CMD ["bash"]
+# 默认启动命令
+CMD ["python3", "main.py", "start", "--model", "lama", "--device", "cpu", "--port", "8080", "--host", "0.0.0.0"]

docker/GPUDockerfile

@@ -1,19 +1,33 @@
-FROM nvidia/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu20.04
+FROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04
+
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
 
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
     software-properties-common \
     libsm6 libxext6 ffmpeg libfontconfig1 libxrender1 libgl1-mesa-glx \
-    curl python3-pip
+    curl python3-pip python3-dev git gcc build-essential \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 RUN pip3 install --upgrade pip
-RUN pip3 install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
-RUN pip3 install xformers==0.0.22.post4 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
 
-ARG version 
+# 安装最新的 PyTorch（CUDA 12.1）
+RUN pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
 
-RUN pip3 install lama-cleaner==$version
+WORKDIR /app
-RUN lama-cleaner --install-plugins-package
+
+# 复制项目文件
+COPY requirements.txt requirements-dev.txt setup.py main.py ./
+COPY iopaint ./iopaint
+COPY web_app ./web_app
+
+# 安装依赖
+RUN pip3 install -r requirements.txt && \
+    pip3 install -e .
+
+# 安装插件依赖
+RUN iopaint install-plugins-packages || true
 
 EXPOSE 8080
 
-CMD ["bash"]
+# 默认启动命令（GPU 模式）
+CMD ["python3", "main.py", "start", "--model", "lama", "--device", "cuda", "--port", "8080", "--host", "0.0.0.0"]

docker/README.md

@@ -0,0 +1,234 @@
+# IOPaint Docker 部署指南
+
+本目录包含 IOPaint 的 Docker 配置文件，支持 CPU 和 GPU 两种模式。
+
+## 📦 可用镜像
+
+### CPU 版本
+适用于没有 NVIDIA GPU 的环境。
+
+### GPU 版本
+适用于有 NVIDIA GPU 的环境，性能更好。
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 使用预构建的镜像（推荐）
+
+**CPU 模式：**
+```bash
+docker pull let5sne/iopaint:cpu-latest
+docker run -d -p 8080:8080 let5sne/iopaint:cpu-latest
+```
+
+**GPU 模式：**
+```bash
+docker pull let5sne/iopaint:gpu-latest
+docker run --gpus all -d -p 8080:8080 let5sne/iopaint:gpu-latest
+```
+
+访问 `http://localhost:8080` 使用 IOPaint。
+
+### 从源码构建
+
+**构建所有镜像：**
+```bash
+# 在项目根目录执行
+bash build_docker.sh 1.0.0  # 替换为版本号
+```
+
+**构建单个镜像：**
+
+CPU 版本：
+```bash
+docker build -f docker/CPUDockerfile -t let5sne/iopaint:cpu-latest .
+```
+
+GPU 版本：
+```bash
+docker build -f docker/GPUDockerfile -t let5sne/iopaint:gpu-latest .
+```
+
+## 🔧 运行配置
+
+### 基础运行
+
+```bash
+# CPU 模式
+docker run -d -p 8080:8080 let5sne/iopaint:cpu-latest
+
+# GPU 模式（需要 nvidia-docker）
+docker run --gpus all -d -p 8080:8080 let5sne/iopaint:gpu-latest
+```
+
+### 挂载数据目录
+
+```bash
+docker run -d \
+  -p 8080:8080 \
+  -v /path/to/input:/app/input \
+  -v /path/to/output:/app/output \
+  -v /path/to/models:/root/.cache \
+  let5sne/iopaint:gpu-latest
+```
+
+### 自定义启动参数
+
+```bash
+docker run -d -p 8080:8080 let5sne/iopaint:gpu-latest \
+  python3 main.py start \
+  --model runwayml/stable-diffusion-inpainting \
+  --device cuda \
+  --port 8080 \
+  --host 0.0.0.0
+```
+
+### 使用不同模型
+
+```bash
+# 使用 SD Inpainting 模型
+docker run -d -p 8080:8080 let5sne/iopaint:gpu-latest \
+  python3 main.py start --model runwayml/stable-diffusion-inpainting --device cuda --port 8080 --host 0.0.0.0
+
+# 使用 SDXL 模型（低内存模式）
+docker run -d -p 8080:8080 let5sne/iopaint:gpu-latest \
+  python3 main.py start --model diffusers/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 --device cuda --low-mem --port 8080 --host 0.0.0.0
+```
+
+## 📊 Docker Compose
+
+创建 `docker-compose.yml`：
+
+```yaml
+version: '3.8'
+
+services:
+  iopaint-gpu:
+    image: let5sne/iopaint:gpu-latest
+    ports:
+      - "8080:8080"
+    volumes:
+      - ./input:/app/input
+      - ./output:/app/output
+      - ./models:/root/.cache
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: 1
+              capabilities: [gpu]
+    restart: unless-stopped
+
+  iopaint-cpu:
+    image: let5sne/iopaint:cpu-latest
+    ports:
+      - "8081:8080"
+    volumes:
+      - ./input:/app/input
+      - ./output:/app/output
+      - ./models:/root/.cache
+    restart: unless-stopped
+```
+
+启动：
+```bash
+# 启动 GPU 服务
+docker-compose up -d iopaint-gpu
+
+# 启动 CPU 服务
+docker-compose up -d iopaint-cpu
+```
+
+## 🛠️ 环境变量
+
+| 变量名 | 说明 | 默认值 |
+|--------|------|--------|
+| `HF_HOME` | HuggingFace 模型缓存目录 | `/root/.cache` |
+| `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` | CUDA 内存分配配置 | - |
+
+设置环境变量：
+```bash
+docker run -d \
+  -p 8080:8080 \
+  -e HF_HOME=/models \
+  -v /path/to/models:/models \
+  let5sne/iopaint:gpu-latest
+```
+
+## 📋 系统要求
+
+### CPU 版本
+- RAM: 至少 4GB
+- 磁盘: 至少 10GB 可用空间
+
+### GPU 版本
+- NVIDIA GPU（支持 CUDA）
+- VRAM: 
+  - LaMa 模型: 至少 2GB
+  - SD Inpainting: 至少 8GB
+  - SDXL: 至少 12GB
+- 磁盘: 至少 20GB 可用空间
+- nvidia-docker 或 Docker 19.03+（支持 --gpus）
+
+## 🔍 故障排查
+
+### GPU 无法使用
+
+检查 nvidia-docker 是否正确安装：
+```bash
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+```
+
+### 端口冲突
+
+修改端口映射：
+```bash
+docker run -d -p 8888:8080 let5sne/iopaint:gpu-latest
+```
+
+### 模型下载慢
+
+使用 HuggingFace 镜像：
+```bash
+docker run -d \
+  -p 8080:8080 \
+  -e HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com \
+  let5sne/iopaint:gpu-latest
+```
+
+### 内存不足
+
+对于 SDXL 等大模型，使用低内存模式：
+```bash
+docker run -d -p 8080:8080 let5sne/iopaint:gpu-latest \
+  python3 main.py start --model diffusers/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 --device cuda --low-mem --cpu-offload --port 8080 --host 0.0.0.0
+```
+
+## 📖 更多信息
+
+- 项目主页：https://github.com/let5sne/IOPaint
+- 文档：查看项目根目录的 README.md
+- 问题反馈：https://github.com/let5sne/IOPaint/issues
+
+## 🔐 安全建议
+
+1. **不要暴露到公网**：默认配置仅用于本地使用
+2. **使用代理**：如需公网访问，建议使用 Nginx 反向代理并配置 HTTPS
+3. **限制资源**：使用 Docker 资源限制避免过度占用系统资源
+
+```bash
+docker run -d \
+  -p 8080:8080 \
+  --memory="4g" \
+  --cpus="2.0" \
+  let5sne/iopaint:cpu-latest
+```
+
+## 📝 更新日志
+
+### Version 1.0.0 (2025-11-28)
+- 更新为 IOPaint 项目
+- 使用最新依赖版本
+- 支持 CUDA 12.1
+- 从源码构建而非 PyPI 安装
+- 添加详细的使用文档

scripts/pack.sh

@@ -3,10 +3,10 @@
 
 set -e
 
-# Ensuer not use user's python package
+# Ensure not use user's python package
 export PYTHONNOUSERSITE=1
 
-BUILD_DIST=lama-cleaner
+BUILD_DIST=iopaint
 BUILD_ENV=installer
 USER_SCRIPTS=user_scripts