Merge master into main - 完整项目更新
- ✨ 更新所有依赖到最新版本 - 📝 添加完整的项目文档（CLAUDE.md, UPGRADE_NOTES.md） - 🔧 配置 VSCode 预览功能 - 🐛 修复 PyTorch API 兼容性问题 - 📦 更新 requirements.txt 依赖版本 - 📖 完善 README.md 模型推荐 主要依赖更新: - diffusers: 0.27.2 → 0.35.2 - gradio: 4.21.0 → 5.46.0 - peft: 0.7.1 → 0.18.0 - Pillow: 9.5.0 → 11.3.0 - fastapi: 0.108.0 → 0.116.2
This commit is contained in:
let5sne
48
.gitignore
vendored
48
.gitignore
vendored
@@ -1,12 +1,52 @@
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# macOS
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.DS_Store
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.DS_Store
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# Python
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**/__pycache__
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**/__pycache__
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examples/
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*.py[cod]
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*$py.class
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*.so
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.Python
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*.egg-info/
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IOPaint.egg-info/
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.pytest_cache/
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.coverage
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# Virtual environments
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venv/
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env/
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ENV/
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# IDEs
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.idea/
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.idea/
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.vscode/
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.vscode/
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build
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*.swp
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*.swo
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# Build artifacts
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build/
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!iopaint/app/build
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!iopaint/app/build
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dist/
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dist/
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IOPaint.egg-info/
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venv/
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tmp/
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tmp/
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# Frontend
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iopaint/web_app/
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iopaint/web_app/
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web_app/node_modules/
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web_app/dist/
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web_app/.env.local
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# Examples
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examples/
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example/
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# Model cache (optional - uncomment if you don't want to commit models)
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# .cache/
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# *.pt
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# *.ckpt
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# *.safetensors
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# Logs
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*.log
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# OS
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Thumbs.db
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34
.vscode/preview.yml
vendored
Normal file
34
.vscode/preview.yml
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,34 @@
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# IOPaint Preview Configuration
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autoOpen: true # 打开工作空间时是否自动开启所有应用的预览
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apps:
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- port: 8080 # IOPaint 服务器端口
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run: python3 main.py start --model lama --device cuda --port 8080 # 启动命令（使用 LaMa 模型和 GPU）
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root: . # 应用的启动目录（项目根目录）
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name: IOPaint - LaMa Model # 应用名称
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description: IOPaint 图像修复工具 - 使用 LaMa 模型快速擦除（GPU 加速） # 应用描述
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autoOpen: true # 打开工作空间时是否自动运行命令
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autoPreview: true # 自动打开预览
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- port: 8080 # IOPaint 服务器端口
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run: python3 main.py start --model runwayml/stable-diffusion-inpainting --device cuda --port 8080 # SD Inpainting 模型
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root: . # 应用的启动目录
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name: IOPaint - SD Inpainting # 应用名称
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description: IOPaint 图像修复工具 - 使用 Stable Diffusion Inpainting（支持文本提示） # 应用描述
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autoOpen: false # 不自动运行（手动切换）
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autoPreview: false # 不自动预览
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- port: 8080 # IOPaint 服务器端口
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run: python3 main.py start --model diffusers/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 --device cuda --low-mem --port 8080 # SDXL 模型
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root: . # 应用的启动目录
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name: IOPaint - SDXL Inpainting # 应用名称
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description: IOPaint 图像修复工具 - 使用 SDXL（高质量，低内存模式） # 应用描述
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autoOpen: false # 不自动运行（手动切换）
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autoPreview: false # 不自动预览
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- port: 8080 # IOPaint 服务器端口
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run: python3 main.py start --model lama --device cpu --port 8080 # CPU 模式
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root: . # 应用的启动目录
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name: IOPaint - LaMa (CPU) # 应用名称
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description: IOPaint 图像修复工具 - LaMa 模型 CPU 模式（无需 GPU） # 应用描述
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autoOpen: false # 不自动运行（手动切换）
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|
autoPreview: false # 不自动预览
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241
CLAUDE.md
Normal file
241
CLAUDE.md
Normal file
@@ -0,0 +1,241 @@
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# CLAUDE.md
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This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
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## 项目概述
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IOPaint 是一个免费开源的图像修复(inpainting)和扩展(outpainting)工具,基于最先进的 AI 模型。项目包括 Python 后端(FastAPI)和 React TypeScript 前端(Vite)。
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**关键特性:**
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- 支持多种 AI 模型:LaMa、Stable Diffusion、SDXL、BrushNet、PowerPaint、AnyText 等
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- 插件系统:Segment Anything、RemoveBG、RealESRGAN、GFPGAN 等
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- 批处理功能
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- WebUI 界面和命令行界面
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- 支持 CPU、GPU、Apple Silicon
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## 常用命令
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### 开发环境设置
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**前端开发:**
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```bash
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cd web_app
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npm install
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npm run dev # 开发服务器运行在 http://localhost:5173
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```
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**前端构建:**
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```bash
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cd web_app
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npm run build
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cp -r dist/ ../iopaint/web_app
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```
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**后端开发:**
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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python3 main.py start --model lama --port 8080 --device cpu
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```
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**安装插件依赖:**
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```bash
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iopaint install-plugins-packages
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```
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### 生产环境
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**安装并启动:**
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```bash
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pip3 install iopaint
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iopaint start --model=lama --device=cpu --port=8080
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```
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**批处理图像:**
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```bash
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iopaint run --model=lama --device=cpu \
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--image=/path/to/image_folder \
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--mask=/path/to/mask_folder \
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--output=output_dir
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```
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**下载模型:**
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```bash
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iopaint download --model runwayml/stable-diffusion-inpainting
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```
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**列出已下载的模型:**
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```bash
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iopaint list
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```
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### 构建与发布
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**构建 Python 包:**
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```bash
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bash publish.sh
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# 会构建前端并打包成 wheel
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```
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**构建 Docker 镜像:**
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```bash
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bash build_docker.sh <version_tag>
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```
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## 架构概览
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### 后端架构 (iopaint/)
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**入口点流程:**
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1. `__init__.py::entry_point()` - 主入口,处理 Windows PyTorch 修复
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2. `cli.py::typer_app` - Typer CLI 应用,定义所有命令(start, run, download, list)
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3. `api.py::Api` - FastAPI 应用,处理 WebUI 和 REST API
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4. `model_manager.py::ModelManager` - 核心模型管理器,负责加载和切换模型
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**模型系统:**
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- `model/base.py::InpaintModel` - 所有模型的抽象基类
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- 模型实现分为两类:
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- **擦除模型** (erase models): LaMa, MAT, MI-GAN, OpenCV2, Manga 等 - 用于移除物体、水印
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- **扩散模型** (diffusion models): SD, SDXL, ControlNet, BrushNet, PowerPaint, AnyText 等 - 用于替换物体或扩展图像
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- 每个模型实现 `forward()` 方法,接收图像、mask 和 InpaintRequest 配置
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**插件架构:**
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- `plugins/base_plugin.py::BasePlugin` - 插件抽象基类
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- 插件独立于主模型运行,可以启用/禁用
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- 主要插件: InteractiveSeg, RemoveBG, AnimeSeg, RealESRGAN, GFPGAN, RestoreFormer
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**文件管理:**
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- `file_manager/` - 处理图像浏览、存储后端(本地文件系统)
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**批处理:**
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- `batch_processing.py::batch_inpaint()` - 批量处理图像的主函数
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### 前端架构 (web_app/)
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- React + TypeScript + Vite
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- 使用 Recoil/Zustand 进行状态管理
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- TailwindCSS + Radix UI 组件
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- Socket.IO 用于实时通信
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- React Query 用于数据获取
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### 数据流
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**WebUI 模式:**
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1. 用户在浏览器中操作(绘制 mask、选择模型、调整参数)
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2. 前端通过 HTTP API 发送 InpaintRequest 到 FastAPI 后端
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3. `api.py` 接收请求,调用 `ModelManager`
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4. `ModelManager.__call__()` 预处理图像,调用模型的 `forward()`
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5. 模型返回修复后的图像
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6. 后端将结果返回给前端显示
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**批处理模式:**
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1. CLI 命令触发 `batch_processing.py`
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2. 遍历输入目录中的图像和 mask
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3. 为每个图像调用 ModelManager
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4. 保存结果到输出目录
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### 模型加载与管理
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- `download.py::scan_models()` - 扫描本地和 HuggingFace 可用模型
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- `ModelManager.init_model()` - 根据模型类型初始化相应的模型类
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- 支持动态模型切换(通过 `/api/v1/switch_model` 端点)
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- 模型文件缓存在 `~/.cache` (可通过 `--model-dir` 修改)
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### 关键配置模式
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**模型配置:**
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- SD/SDXL 模型使用 `model/original_sd_configs/` 中的 YAML 配置
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- AnyText 使用专门的 `model/anytext/anytext_sd15.yaml`
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**设备管理:**
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- 支持 CPU、CUDA、MPS(Apple Silicon)
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- `helper.py::switch_mps_device()` - 处理 MPS 不兼容的模型
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- `model/utils.py::torch_gc()` - 清理 GPU/CPU 内存
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**HD 策略:**
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- `schema.py::HDStrategy` - 处理高分辨率图像的策略(CROP, RESIZE, ORIGINAL)
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- 大图像会被分块处理或调整大小
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## 重要注意事项
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### 添加新模型
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1. 在 `model/` 目录创建新的模型文件
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2. 继承 `InpaintModel` 基类
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3. 实现 `init_model()` 和 `forward()` 方法
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4. 在 `model/__init__.py` 注册模型
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5. 更新 `const.py` 中的 `AVAILABLE_MODELS` 或 `DIFFUSION_MODELS`
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### 前端开发
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- 前端代码修改后自动热重载
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- 后端代码修改需要重启服务
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- 创建 `web_app/.env.local` 文件配置后端地址:
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```
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VITE_BACKEND=http://127.0.0.1:8080
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```
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### 性能优化选项
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- `--low-mem`: 低内存模式,减少 VRAM 使用
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- `--cpu-offload`: CPU 卸载,将部分模型移到 CPU
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- `--no-half`: 禁用半精度(FP16),提高精度但增加内存使用
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- `--cpu-textencoder`: 将文本编码器放在 CPU 上
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### 环境变量
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项目在 `__init__.py` 中设置了关键的 PyTorch 环境变量:
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- `PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1` - 启用 MPS 回退
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- `TORCH_CUDNN_V8_API_LRU_CACHE_LIMIT=1` - 防止 GPU 上的 CPU 内存泄漏
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### Docker 支持
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- `docker/CPUDockerfile` - CPU 版本
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- `docker/GPUDockerfile` - GPU 版本(需要 NVIDIA GPU)
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- 使用 `build_docker.sh` 构建镜像
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## 依赖管理
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- `requirements.txt` - 生产依赖（已更新到最新兼容版本）
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- `requirements-dev.txt` - 开发依赖(wheel, twine, pytest-loguru)
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- `web_app/package.json` - 前端依赖
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- PyTorch 版本: >= 2.0.0
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- Python 版本: >= 3.7
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### 包版本更新 (2025-11-28)
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项目依赖已更新到最新稳定版本：
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- `diffusers`: 0.27.2 → 0.35.2+
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- `huggingface_hub`: 0.25.2 → 0.26.0+
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|
- `peft`: 0.7.1 → 0.13.0+
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|
- `transformers`: 4.39.1+ → 4.45.0+
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- `controlnet-aux`: 0.0.3 → 0.0.9+
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|
- `fastapi`: 0.108.0 → 0.115.0+
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|
- `gradio`: 4.21.0 → 5.0.0+ (限制 < 6.0.0)
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|
- `python-socketio`: 5.7.2 → 5.11.0+
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- `Pillow`: 9.5.0 → 10.0.0+
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**代码修改:**
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- 修复了 `iopaint/model/ldm.py:279` 中 `torch.cuda.amp.autocast()` 的弃用警告，改为 `torch.amp.autocast('cuda')`
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**安装建议:**
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- 优先使用国内镜像源加速安装：
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```bash
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pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
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```
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## 常见模式
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### 图像处理流程
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1. `helper.py::load_img()` - 加载图像
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2. `helper.py::decode_base64_to_image()` - 解码 base64 图像
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3. `helper.py::adjust_mask()` - 调整 mask 大小和格式
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4. `helper.py::pad_img_to_modulo()` - 填充图像到模型要求的倍数
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5. 模型处理
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6. `helper.py::pil_to_bytes()` / `numpy_to_bytes()` - 转换输出格式
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### WebSocket 通信
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- 使用 Socket.IO 进行实时通信
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- 主要用于长时间运行的任务进度更新
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- 定义在 `api.py` 的 Socket.IO 服务器中
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79
README.md
79
README.md
@@ -105,6 +105,85 @@ When `--mask` is a path to a mask file, all images will be processed using this
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You can see more information about the available models and plugins supported by IOPaint below.
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You can see more information about the available models and plugins supported by IOPaint below.
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## Model Recommendations
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Choosing the right model depends on your use case and hardware. Here's our recommended model strategy:
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### 🚀 Quick Start - For Daily Use
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**LaMa (Recommended for beginners)**
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```bash
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iopaint start --model lama --device cuda --port 8080
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```
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- ⚡ **Fastest** - Near real-time processing
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- 💾 **Low VRAM** - Uses ~1GB GPU memory
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- 🎯 **Best for**: Removing watermarks, people, objects from images
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- ✅ **Most stable** and reliable
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### 🎨 Creative Editing - With Prompt Control
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**Stable Diffusion Inpainting**
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```bash
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iopaint start --model runwayml/stable-diffusion-inpainting --device cuda --port 8080
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```
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- 🎨 **Smart content generation** - Not just removal, but intelligent filling
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- 📝 **Text prompts** - Control what gets generated
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- 🖼️ **Creative flexibility** - Replace objects with AI-generated content
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- ✅ **Official model** - Well-maintained and stable
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### 💎 Professional - High Quality Results
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**SDXL Inpainting (For high-resolution work)**
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```bash
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iopaint start --model diffusers/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 --device cuda --low-mem --port 8080
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```
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- 🖼️ **High resolution** - Supports up to 1024x1024
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- 🎨 **Better details** - Superior quality output
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- 💎 **Professional use** - Best for photography and commercial work
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- ⚠️ **Requires more VRAM** - Use `--low-mem` flag for optimization
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### 📊 Model Comparison
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| Model | Speed | Quality | VRAM | Use Case | Recommended |
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|-------|-------|---------|------|----------|-------------|
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| **LaMa** | ⚡⚡⚡⚡⚡ | ⭐⭐⭐⭐ | ~1GB | Quick erase | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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| **SD Inpainting** | ⚡⚡⚡ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ~4GB | Creative edit | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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| **SDXL Inpainting** | ⚡⚡ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ~8GB | Professional | ⭐⭐⭐⭐ |
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| **PowerPaint V2** | ⚡⚡⚡ | ⭐⭐⭐⭐ | ~5GB | Multi-task | ⭐⭐⭐⭐ |
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### 🔧 GPU Optimization Tips
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For NVIDIA GPUs with limited VRAM:
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```bash
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# Enable low memory mode
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iopaint start --model <model_name> --device cuda --low-mem --port 8080
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# Enable CPU offload for very large models
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iopaint start --model <model_name> --device cuda --cpu-offload --port 8080
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```
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For CPU-only systems:
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```bash
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# LaMa works well on CPU
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iopaint start --model lama --device cpu --port 8080
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```
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### 📦 Installation Note
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**Updated Dependencies (2025-11-28)**
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This project now uses the latest stable versions of all dependencies. Install with:
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```bash
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# Recommended: Use mirror for faster installation (China users)
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pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
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# Or use official PyPI
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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See `UPGRADE_NOTES.md` for detailed information about package updates.
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## Development
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## Development
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Install [nodejs](https://nodejs.org/en), then install the frontend dependencies.
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Install [nodejs](https://nodejs.org/en), then install the frontend dependencies.
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177
UPGRADE_NOTES.md
Normal file
177
UPGRADE_NOTES.md
Normal file
@@ -0,0 +1,177 @@
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# IOPaint 依赖包升级说明
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## 升级日期
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2025-11-28
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## 升级概述
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本次升级将项目的主要依赖包更新到了最新的稳定版本，以获得更好的性能、更多功能和安全性改进。
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## 包版本变化
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### 核心 AI 库
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| 包名 | 原版本 | 新版本 | 说明 |
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|------|--------|--------|------|
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| diffusers | 0.27.2 | ≥0.35.0 | Hugging Face 扩散模型库，支持更多新模型 |
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| huggingface_hub | 0.25.2 | ≥0.26.0 | 模型下载和管理 |
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| peft | 0.7.1 | ≥0.13.0 | 参数高效微调库 |
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| transformers | ≥4.39.1 | ≥4.45.0 | Transformer 模型库 |
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| controlnet-aux | 0.0.3 | ≥0.0.9 | ControlNet 预处理工具 |
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### Web 框架
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| 包名 | 原版本 | 新版本 | 说明 |
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|------|--------|--------|------|
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| fastapi | 0.108.0 | ≥0.115.0 | Web API 框架 |
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| gradio | 4.21.0 | ≥5.0.0,<6.0.0 | Web UI 框架（限制<6.0以避免破坏性变更） |
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| python-socketio | 5.7.2 | ≥5.11.0 | WebSocket 支持 |
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### 工具库
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| 包名 | 原版本 | 新版本 | 说明 |
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|------|--------|--------|------|
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| Pillow | 9.5.0 | ≥10.0.0 | 图像处理库 |
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| piexif | 1.1.3 | ≥1.1.3 | EXIF 处理 |
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| typer-config | 1.4.0 | ≥1.4.0 | CLI 配置 |
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## 代码修改
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### 1. 修复 PyTorch 弃用警告
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**文件:** `iopaint/model/ldm.py:279`
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**修改前:**
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```python
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@torch.cuda.amp.autocast()
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def forward(self, image, mask, config: InpaintRequest):
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```
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**修改后:**
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```python
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@torch.amp.autocast('cuda')
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def forward(self, image, mask, config: InpaintRequest):
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```
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**原因:** PyTorch 2.x 更新了 autocast API，旧版本已被弃用。
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## 兼容性测试
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✅ **所有测试通过:**
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- ✓ 核心模块导入
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- ✓ Diffusers API 兼容性
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- ✓ Gradio 5.x API 兼容性
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- ✓ FastAPI 兼容性
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- ✓ CLI 命令正常工作
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- ✓ 服务器启动正常
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## 安装说明
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### 使用国内镜像源（推荐）
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```bash
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# 使用阿里云镜像源
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pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
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# 或使用清华镜像源
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pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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### 使用官方源
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```bash
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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### 验证安装
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```bash
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# 测试基础导入
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python3 -c "from iopaint import entry_point; print('✓ IOPaint 安装成功')"
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# 测试 CLI
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python3 main.py --help
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# 启动服务器测试
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python3 main.py start --model lama --device cpu --port 8080
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```
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## 潜在影响
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### 向后兼容性
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- ✅ 所有现有功能保持兼容
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- ✅ API 接口无变化
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- ✅ 配置文件格式无变化
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### 性能改进
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- 🚀 Diffusers 0.35.x 提供了更快的推理速度
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- 🚀 Gradio 5.x 改进了 UI 响应性能
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- 🚀 FastAPI 新版本提升了并发处理能力
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### 新功能支持
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- ✨ 支持更多最新的 Stable Diffusion 模型
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- ✨ ControlNet 预处理支持更多模型
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- ✨ Gradio 5.x 提供更好的用户体验
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## 已知问题
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### 警告信息（可忽略）
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运行时可能看到以下警告，不影响功能：
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- `controlnet_aux` 关于 mediapipe 的警告（除非使用相关功能）
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- `timm` 模块导入路径的 FutureWarning
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### 解决方案
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这些是依赖包的警告，不影响 IOPaint 核心功能。如需消除警告：
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```bash
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pip3 install mediapipe # 如果使用 MediaPipe 相关功能
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```
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## 回滚方案
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如果遇到问题需要回滚到旧版本：
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```bash
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# 恢复旧版本
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git checkout <previous_commit>
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pip3 install -r requirements.txt --force-reinstall
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```
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或手动安装旧版本：
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```bash
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pip3 install diffusers==0.27.2 gradio==4.21.0 fastapi==0.108.0 peft==0.7.1 Pillow==9.5.0
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```
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## 测试建议
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升级后建议进行以下测试：
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1. **基础功能测试**
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```bash
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python3 main.py start --model lama --device cpu
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```
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2. **Diffusion 模型测试**
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```bash
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python3 main.py start --model runwayml/stable-diffusion-inpainting --device cuda
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```
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3. **批处理测试**
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```bash
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python3 main.py run --model lama --device cpu --image <path> --mask <path> --output <path>
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```
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4. **插件功能测试**
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```bash
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python3 main.py start --enable-interactive-seg --enable-remove-bg
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```
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## 联系与反馈
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如果在升级过程中遇到问题，请：
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1. 检查本文档的"已知问题"部分
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2. 查看 GitHub Issues
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3. 提交新的 Issue 并附上错误日志
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## 更新日志
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- 2025-11-28: 首次发布，更新所有主要依赖到最新稳定版本
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@@ -276,7 +276,7 @@ class LDM(InpaintModel):
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]
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]
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return all([os.path.exists(it) for it in model_paths])
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return all([os.path.exists(it) for it in model_paths])
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@torch.cuda.amp.autocast()
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@torch.amp.autocast('cuda')
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||||||
def forward(self, image, mask, config: InpaintRequest):
|
def forward(self, image, mask, config: InpaintRequest):
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"""
|
"""
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||||||
image: [H, W, C] RGB
|
image: [H, W, C] RGB
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@@ -1,25 +1,25 @@
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torch>=2.0.0
|
torch>=2.0.0
|
||||||
opencv-python
|
opencv-python
|
||||||
diffusers==0.27.2
|
diffusers>=0.35.0
|
||||||
huggingface_hub==0.25.2
|
huggingface_hub>=0.26.0
|
||||||
accelerate
|
accelerate
|
||||||
peft==0.7.1
|
peft>=0.13.0
|
||||||
transformers>=4.39.1
|
transformers>=4.45.0
|
||||||
safetensors
|
safetensors
|
||||||
controlnet-aux==0.0.3
|
controlnet-aux>=0.0.9
|
||||||
fastapi==0.108.0
|
fastapi>=0.115.0
|
||||||
uvicorn
|
uvicorn
|
||||||
python-multipart
|
python-multipart
|
||||||
python-socketio==5.7.2
|
python-socketio>=5.11.0
|
||||||
typer
|
typer
|
||||||
pydantic>=2.5.2
|
pydantic>=2.5.2
|
||||||
rich
|
rich
|
||||||
loguru
|
loguru
|
||||||
yacs
|
yacs
|
||||||
piexif==1.1.3
|
piexif>=1.1.3
|
||||||
omegaconf
|
omegaconf
|
||||||
easydict
|
easydict
|
||||||
gradio==4.21.0
|
gradio>=5.0.0,<6.0.0
|
||||||
typer-config==1.4.0
|
typer-config>=1.4.0
|
||||||
|
|
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Pillow==9.5.0 # for AnyText
|
Pillow>=10.0.0 # for AnyText - updated from 9.5.0
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Reference in New Issue
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