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2026年AI图像修复趋势：fft npainting lama开源模型实战入门必看

1. 引言：为什么你该关注这波图像修复新趋势？

如果你经常处理老照片、设计图或电商素材，一定遇到过这样的问题：图片上有水印去不掉、背景里有杂物碍眼、人物脸上有瑕疵影响观感。传统修图靠PS手动“复制-粘贴”，费时费力还容易露馅。

但现在，事情变得简单了。

2026年，AI图像修复技术迎来一次质的飞跃——以FFT + LaMa为代表的新型重绘修复模型，正在成为设计师、内容创作者和开发者的新宠。它不仅能智能填充被删除区域的内容，还能保持纹理、光照和结构的高度一致，效果自然到几乎看不出痕迹。

本文要带你实战的是一个基于LaMa 模型二次开发的开源项目：cv_fft_inpainting_lama，由开发者“科哥”深度优化并封装成 WebUI 工具。你可以用它轻松实现：

• 移除图片中的任意物体
• 去除水印、文字、噪点
• 修复破损老照片
• 自定义扩展开发接口

最重要的是：完全开源、一键部署、小白也能上手。

无论你是想快速修图，还是打算基于这个模型做二次开发，这篇文章都值得你从头看到尾。

2. 核心技术解析：FFT 和 LaMa 到底强在哪？

2.1 什么是 LaMa 图像修复模型？

LaMa（Large Mask Inpainting）是近年来表现最出色的图像修复模型之一，专为处理大面积缺失区域而设计。相比传统的修补算法（如Photoshop的“内容识别填充”），LaMa 使用深度神经网络学习了海量真实图像的上下文信息，能够“脑补”出符合逻辑的场景内容。

举个例子：
你在一张街景图中删掉一辆车，LaMa 不会简单地把周围像素复制过来糊上，而是会根据道路走向、地面材质、阴影方向等信息，“生成”一段合理的路面或人行道，看起来就像那辆车从来不存在。

2.2 FFT 加持：频域增强让细节更真实

这个项目之所以叫fft_npainting_lama，关键就在FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）的引入。

传统修复模型主要在空间域操作，容易忽略全局结构和高频细节（比如纹理清晰度）。而加入 FFT 后，系统会在频域对图像进行分析与重建，相当于给模型戴上了一副“显微镜”，让它能更好地捕捉边缘、线条和细微图案。

这意味着什么？
→ 更少的模糊块
→ 更自然的过渡衔接
→ 更高的画质保真度

尤其是在处理建筑、文字、织物这类高频率特征明显的图像时，FFT 的优势尤为突出。

2.3 开源可二次开发：不只是工具，更是平台

该项目最大的亮点之一，就是它的开放性：

• 所有代码托管在公开仓库
• 支持 Python 调用 API 接口
• 提供完整的 Docker 镜像和启动脚本
• WebUI 界面模块化设计，便于功能拓展

换句话说，你不只是在用一个修图工具，更像是站在巨人的肩膀上搭建自己的 AI 图像处理流水线。

3. 快速部署：三步启动你的本地修复服务

3.1 准备工作

你需要一台 Linux 服务器或本地机器（推荐 Ubuntu 20.04+），确保满足以下条件：

• 至少 8GB 内存
• GPU 显卡（NVIDIA，建议 6GB 显存以上）
• Python 3.8+ 环境
• 安装好 Docker（可选但推荐）

3.2 下载项目并运行

打开终端，执行以下命令：

cd /root git clone https://github.com/kege/cv_fft_inpainting_lama.git cd cv_fft_inpainting_lama bash start_app.sh

等待几分钟，模型自动下载并加载完成后，你会看到如下提示：

===================================== ✓ WebUI已启动 访问地址: http://0.0.0.0:7860 本地访问: http://127.0.0.1:7860 按 Ctrl+C 停止服务 =====================================

3.3 访问 WebUI 界面

在浏览器中输入：http://你的服务器IP:7860

即可进入图形化操作界面，无需写代码，拖拽上传就能开始修复。

4. 实战操作全流程：从上传到输出

4.1 第一步：上传原始图像

支持三种方式上传图片：

• 点击上传区域选择文件
• 直接将图片拖入编辑区
• 复制图片后按Ctrl+V粘贴

支持格式包括：PNG、JPG、JPEG、WEBP。建议优先使用 PNG 格式，避免压缩损失影响修复质量。

4.2 第二步：标注需要修复的区域

这是最关键的一步。

使用左侧的画笔工具在图像上涂抹白色，标记出你想移除的部分。例如你要去掉一个人物，就把他整个轮廓涂白。

小技巧：

• 小区域修复：调小画笔尺寸，精确描边
• 大范围清除：用大画笔快速覆盖
• 误标修正：切换橡皮擦工具擦除多余部分
• 边界羽化：系统会自动柔化边缘，无需手动处理

⚠️ 注意：必须确保所有目标区域都被白色完全覆盖，否则未标注部分不会被修复。

4.3 第三步：点击“开始修复”

点击绿色按钮🚀 开始修复，系统会：

1. 自动检测标注区域（mask）
2. 调用 LaMa 模型进行推理
3. 结合 FFT 进行频域增强
4. 输出修复后的完整图像

处理时间通常在 5～30 秒之间，取决于图像大小和硬件性能。

4.4 第四步：查看结果并保存

修复完成后，右侧会显示最终图像，并提示保存路径：

完成！已保存至: /root/cv_fft_inpainting_lama/outputs/outputs_20260105142312.png

文件按时间戳命名，防止覆盖。你可以通过 FTP 或命令行下载到本地使用。

5. 典型应用场景演示

5.1 场景一：去除水印

很多素材图带有半透明水印，手动擦除极易留下痕迹。

操作流程：

1. 上传带水印图片
2. 用画笔整体涂抹水印区域（可略超出边界）
3. 点击修复

✅ 效果：水印消失，背景纹理无缝延续，无明显色差。

💡 提示：对于复杂背景上的水印（如网格、渐变），建议分两次修复，先处理主文字，再微调边缘。

5.2 场景二：移除干扰物体

旅游拍照时总有路人乱入？产品图里出现无关物品？

案例：删除照片中的垃圾桶

1. 精确标注垃圾桶轮廓
2. 系统自动补全背后草地和道路
3. 输出图像毫无违和感

✅ 优势：LaMa 对自然场景理解能力强，草地、天空、水面等都能合理重建。

5.3 场景三：修复老照片划痕

老旧照片常有划痕、污渍、折痕等问题。

做法：

• 用小画笔逐条涂抹划痕
• 分段多次修复，避免一次性处理过多区域
• 修复后整体色彩还原度高

✅ 特别适合家庭相册数字化整理。

5.4 场景四：清除图像中的文字

广告图、截图中含有不想保留的文字？

操作：

• 标注文字区域（注意连同阴影一起涂白）
• 一次修复不干净可重复操作

✅ 对于宋体、黑体等常规字体效果极佳；艺术字可能需配合手动调整。

6. 使用技巧与避坑指南

6.1 如何获得最佳修复效果？

6.2 常见问题及解决方案

6.3 高级玩法推荐

（1）批量处理脚本化

虽然 WebUI 是图形界面，但底层支持命令行调用。你可以编写 Python 脚本批量处理文件夹中的图片：

from inpainter import Inpainter inpainter = Inpainter(model_path="lama", fft_enabled=True) inpainter.process_folder( input_dir="/data/raw", output_dir="/data/cleaned", mask_suffix="_mask.png" )

（2）集成到企业系统

利用其 REST API 接口，可将修复能力嵌入 CMS、电商平台或内容审核系统，实现自动化去水印、商品图净化等功能。

（3）定制训练私有模型

项目支持 LoRA 微调。如果你有特定场景需求（如只修复电路板缺陷、只清除医疗影像伪影），可以用自有数据集训练专属版本。

7. 总结：这不仅仅是一个修图工具

7.1 回顾核心价值

我们从零开始走了一遍cv_fft_inpainting_lama的使用全过程，你会发现它不只是一个“去水印神器”，更是一个面向未来的 AI 图像处理平台：

• ✅开箱即用：WebUI 设计友好，非技术人员也能快速上手
• ✅效果惊艳：LaMa + FFT 组合带来接近专业级的修复质量
• ✅完全开源：代码透明，可审计、可修改、可商用（保留版权即可）
• ✅易于拓展：提供 API、支持 Docker、适合二次开发

7.2 展望未来应用方向

随着多模态大模型的发展，这类图像修复技术将越来越多地融入日常生产流程：

• 电商平台：自动净化商品图背景杂物
• 影视后期：高效移除穿帮镜头中的现代元素
• 数字遗产保护：修复历史档案、古籍插图
• 自动驾驶：模拟遮挡场景用于感知模型训练

而你现在掌握的这套工具链，正是通往这些高级应用的第一步。

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