TL; DR：用户可以通过单击来选择图像中的任何对象。借助强大的视觉模型，例如SAM、LaMa和稳定扩散 (SD)，Inpaint Anything能够顺利地移除对象（即Remove Anything）。此外，在用户输入文本的提示下，Inpaint Anything 可以用任何想要的内容填充对象（即Fill Anything）或任意替换其背景（即Replace Anything）。
下载方式：
1、Github 开源项目Release 0.1.0 · geekyutao/Inpaint-Anything · GitHub
2、网盘【点击下载】
🌟 功能
- 移除任何内容
- 填充任意内容
- 替换任何内容
- 删除任何3D内容（🔥新功能）
- 填充任意3D内容
- 替换任何3D内容
- 删除任何视频（🔥新功能）
- 填充任何视频
- 替换任何视频
💡 亮点
- 支持任意宽高比
- 支持2K分辨率
- arXiv 上的技术报告可用（🔥新）
- 网站已上线 ( 🔥新)
- 本地网页用户界面可用（🔥新）
- 支持多种模式（即图像、 视频和 3D 场景）（🔥新）
📌 删除所有内容
单击图像中的某个对象， Inpainting Anything 将立即将其删除！
- 点击一个对象；
- 分割任何模型（SAM）将对象分割出来；
- 修复模型（例如，LaMa）填补了“空洞”。
安装
需要python>=3.8
python -m pip install torch torchvision torchaudio
python -m pip install -e segment_anything
python -m pip install -r lama/requirements.txt
在 Windows 中，我们建议您首先安装miniconda并Anaconda Powershell Prompt (miniconda3)以管理员身份打开。然后 pip install ./lama_requirements_windows.txt而不是 ./lama/requirements.txt。
用法
下载Segment Anything和LaMa中提供的模型检查点（例如sam_vit_h_4b8939.pth和big-lama），并放入./pretrained_models。 为了简单起见，你也可以前往这里，直接下载pretrained_models，将目录放入./，即可获得./pretrained_models。
对于 MobileSAM，sam_model_type 应使用“vit_t”，sam_ckpt 应使用“./weights/mobile_sam.pt”。对于 MobileSAM 项目，请参阅MobileSAM
bash script/remove_anything.sh
指定一个图像和一个点，“Remove Anything”将会删除该点处的对象。
python remove_anything.py \--input_img ./example/remove-anything/dog.jpg \--coords_type key_in \--point_coords 200 450 \--point_labels 1 \--dilate_kernel_size 15 \--output_dir ./results \--sam_model_type "vit_h" \--sam_ckpt ./pretrained_models/sam_vit_h_4b8939.pth \--lama_config ./lama/configs/prediction/default.yaml \--lama_ckpt ./pretrained_models/big-lama
如果你的机器有显示设备，可以改为--coords_type key_in。如果设置了，运行上述命令后，图像就会显示出来。（1）使用左键单击记录单击的坐标。它支持修改点，并且只记录最后一个点的坐标。（2）使用右键单击完成选择。--coords_type click``click
演示
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📌 填充任意内容
文字提示：“长凳上的一只泰迪熊”
单击一个对象，输入您想要填充的内容， Inpaint Anything 就会填充它！
- 点击一个对象；
- SAM将物体分割出来；
- 输入文本提示；
- 文本提示引导的修复模型（例如，稳定扩散）根据文本填补“空洞”。
安装
需要python>=3.8
python -m pip install torch torchvision torchaudio
python -m pip install -e segment_anything
python -m pip install diffusers transformers accelerate scipy safetensors
用法
下载Segment Anything中提供的模型检查点（例如sam_vit_h_4b8939.pth）并放入./pretrained_models。为了简单起见，您也可以前往，直接下载pretrained_models，将目录放入./，即可获得./pretrained_models。
对于 MobileSAM，sam_model_type 应使用“vit_t”，sam_ckpt 应使用“./weights/mobile_sam.pt”。对于 MobileSAM 项目，请参阅MobileSAM
bash script/fill_anything.sh
指定图像、点和文本提示，然后运行：
python fill_anything.py \--input_img ./example/fill-anything/sample1.png \--coords_type key_in \--point_coords 750 500 \--point_labels 1 \--text_prompt "a teddy bear on a bench" \--dilate_kernel_size 50 \--output_dir ./results \--sam_model_type "vit_h" \--sam_ckpt ./pretrained_models/sam_vit_h_4b8939.pth
演示
文字提示：“手里拿着相机镜头”
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文字提示：“墙上有一幅毕加索的画”
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文字提示：“海上有一艘航空母舰”
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文字提示：“路上的跑车”
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📌 替换任何东西
文字提示：“办公室里的一名男子”
单击一个对象，输入您想要替换的背景，Inpaint Anything 将替换它！
- 点击一个对象；
- SAM将物体分割出来；
- 输入文本提示；
- 文本提示引导的修复模型（例如，稳定扩散）根据文本替换背景。
安装
需要python>=3.8
python -m pip install torch torchvision torchaudio
python -m pip install -e segment_anything
python -m pip install diffusers transformers accelerate scipy safetensors
用法
下载Segment Anything中提供的模型检查点（例如sam_vit_h_4b8939.pth）并放入./pretrained_models。 为了简单起见，您也可以前往，直接下载pretrained_models，将目录放入./即可./pretrained_models。
对于 MobileSAM，sam_model_type 应使用“vit_t”，sam_ckpt 应使用“./weights/mobile_sam.pt”。对于 MobileSAM 项目，请参阅MobileSAM
bash script/replace_anything.sh
指定图像、点和文本提示，然后运行：
python replace_anything.py \--input_img ./example/replace-anything/dog.png \--coords_type key_in \--point_coords 750 500 \--point_labels 1 \--text_prompt "sit on the swing" \--output_dir ./results \--sam_model_type "vit_h" \--sam_ckpt ./pretrained_models/sam_vit_h_4b8939.pth
演示
文字提示：“坐在秋千上”
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文字提示：“一辆公交车，在一条乡间小路的中央，夏天”
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文字提示：“早餐”
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文字提示：“城市十字路口”
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📌 删除任何 3D 内容
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只需单击源视图的第一个视图中的对象，Remove Anything 3D 就可以从整个场景中删除该对象！
- 单击源视图的第一个视图中的一个对象；
- SAM将对象分割出来（使用三个可能的掩码）；
- 选择一个面具；
- 利用OSTrack等跟踪模型来跟踪这些视图中的对象；
- SAM根据跟踪结果在每个源视图中分割出对象；
- 利用LaMa等修复模型来修复每个源视图中的对象。
- 利用NeRF等新颖视图合成模型来合成没有物体的场景的新颖视图。
安装
需要python>=3.8
python -m pip install torch torchvision torchaudio
python -m pip install -e segment_anything
python -m pip install -r lama/requirements.txt
python -m pip install jpeg4py lmdb
用法
下载Segment Anything和LaMa中提供的模型 checkpoint （如sam_vit_h_4b8939.pth），放入./pretrained_models。 另外，从这里下载OSTrack预训练模型（如vitb_384_mae_ce_32x4_ep300.pth）放入。 另外，下载 [nerf_llff_data]（如horns），放入。 为了简单起见，你也可以到这里，直接下载pretrained_models，将目录放入，即可获得。 另外，下载pretrain，将目录放入，即可获得。./pytracking/pretrain``./example/3d``./``./pretrained_models``./pytracking``./pytracking/pretrain
对于 MobileSAM，sam_model_type 应使用“vit_t”，sam_ckpt 应使用“./weights/mobile_sam.pt”。对于 MobileSAM 项目，请参阅MobileSAM
bash script/remove_anything_3d.sh
指定一个 3d 场景、一个点、场景配置和遮罩索引（指示使用第一个视图的哪个遮罩结果），然后 Remove Anything 3D 将从整个场景中删除该对象。
python remove_anything_3d.py \--input_dir ./example/3d/horns \--coords_type key_in \--point_coords 830 405 \--point_labels 1 \--dilate_kernel_size 15 \--output_dir ./results \--sam_model_type "vit_h" \--sam_ckpt ./pretrained_models/sam_vit_h_4b8939.pth \--lama_config ./lama/configs/prediction/default.yaml \--lama_ckpt ./pretrained_models/big-lama \--tracker_ckpt vitb_384_mae_ce_32x4_ep300 \--mask_idx 1 \--config ./nerf/configs/horns.txt \--expname horns
通常--mask_idx设置为 1，这通常是第一帧最可信的掩码结果。如果对象没有被很好地分割出来，你可以尝试其他掩码（0 或 2）。
📌 删除所有视频
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只需**单击 视频第一帧中的某个对象，“Remove Anything Video”即可从整个视频中删除该对象！
- 点击视频第一帧中的某个对象；
- SAM将对象分割出来（使用三个可能的掩码）；
- 选择一个面具；
- 利用OSTrack等跟踪模型来跟踪视频中的对象；
- SAM根据跟踪结果在每帧中分割出物体；
- 利用STTN等视频修复模型来修复每一帧中的对象。
安装
需要python>=3.8
python -m pip install torch torchvision torchaudio
python -m pip install -e segment_anything
python -m pip install -r lama/requirements.txt
python -m pip install jpeg4py lmdb
用法
下载Segment Anything和STTN中提供的模型检查点（例如sam_vit_h_4b8939.pth和sttn.pth），并将它们放入./pretrained_models。此外，从这里下载OSTrack预训练模型（例如vitb_384_mae_ce_32x4_ep300.pth）并将其放入。为了简单起见，您也可以前往这里，直接下载pretrained_models，将目录放入并获取。另外，下载pretrain，将目录放入并获取。./pytracking/pretrain``./``./pretrained_models``./pytracking``./pytracking/pretrain
对于 MobileSAM，sam_model_type 应使用“vit_t”，sam_ckpt 应使用“./weights/mobile_sam.pt”。对于 MobileSAM 项目，请参阅MobileSAM
bash script/remove_anything_video.sh
指定一个视频、一个点、视频 FPS 和蒙版索引（表示使用第一帧的哪个蒙版结果），Remove Anything Video 将从整个视频中删除该对象。
python remove_anything_video.py \--input_video ./example/video/paragliding/original_video.mp4 \--coords_type key_in \--point_coords 652 162 \--point_labels 1 \--dilate_kernel_size 15 \--output_dir ./results \--sam_model_type "vit_h" \--sam_ckpt ./pretrained_models/sam_vit_h_4b8939.pth \--lama_config lama/configs/prediction/default.yaml \--lama_ckpt ./pretrained_models/big-lama \--tracker_ckpt vitb_384_mae_ce_32x4_ep300 \--vi_ckpt ./pretrained_models/sttn.pth \--mask_idx 2 \--fps 25
通常--mask_idx设置为 2，这通常是第一帧最可信的掩码结果。如果对象没有被很好地分割出来，你可以尝试其他掩码（0 或 1）。
