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fft npainting lama华为云部署教程：鲲鹏架构适配说明

1. 项目背景与核心功能

你是不是也遇到过这样的问题：一张珍贵的照片里有个不想要的物体，或者截图上有水印遮挡了重要内容？现在，有一个简单又强大的工具可以帮你轻松解决——fft npainting lama图像修复系统。

这个系统是由开发者“科哥”基于LaMa模型进行二次开发构建的，专门用于图像重绘、修复、移除物品等任务。它不仅能精准识别并填补被标注区域的内容，还能保持周围纹理、光照和色彩的一致性，生成自然无缝的结果。

更关键的是，这套系统已经完成了在华为云鲲鹏架构服务器上的适配部署，意味着你可以在国产化算力平台上稳定运行AI图像处理任务，无需依赖英伟达GPU环境。

1.1 能做什么？

• 去除水印：无论是网页截图还是宣传图中的LOGO、文字水印，都能一键清除
• 移除人物或物体：照片中多余的人、电线杆、垃圾桶，通通可以“抹掉”
• 修复老照片瑕疵：划痕、污点、折痕自动补全，让旧照焕然一新
• 智能填充背景：删除对象后，系统会根据上下文智能重建背景，毫无违和感

这不仅仅是一个开源项目的简单部署，而是真正面向实际应用的工程化落地版本。

2. 鲲鹏架构部署全流程

2.1 环境准备

本项目已在华为云鲲鹏弹性云服务器（ECS）上完成验证，推荐配置如下：

注意：必须使用支持aarch64架构的镜像系统，x86_64镜像无法运行。

2.2 安装依赖与环境初始化

登录服务器后，依次执行以下命令：

# 更新系统包 sudo dnf update -y # 安装基础工具 sudo dnf install git wget unzip python3-pip -y # 创建工作目录并进入 mkdir -p /root/cv_fft_inpainting_lama && cd /root/cv_fft_inpainting_lama

由于鲲鹏平台不支持CUDA，我们采用CPU推理模式运行LaMa模型。虽然速度略慢于GPU，但完全可接受，且稳定性极高。

2.3 克隆项目代码

该项目为本地定制版本，已包含所有必要文件：

git clone https://gitee.com/kege_ai/fft-npainting-lama.git .

提示：原始LaMa项目基于PyTorch+GPU设计，此处已由“科哥”修改为兼容ARM架构的纯CPU推理版本，并优化了内存占用。

2.4 安装Python依赖

pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install -r requirements.txt

部分库需使用源码安装或替换为aarch64兼容版本，例如：

• opencv-python-headless替代标准OpenCV
• 手动编译安装tqdm,Pillow,numpy等基础库

2.5 启动WebUI服务

执行启动脚本：

bash start_app.sh

看到如下输出表示成功：

===================================== ✓ 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 =====================================

此时可通过浏览器访问：http://<你的服务器IP>:7860

3. 使用操作指南

3.1 主界面功能布局

系统采用简洁直观的双栏式WebUI设计：

┌──────────────────────┬──────────────────────────────┐ │ 图像编辑区 │ 📷 修复结果 │ │ │ │ │ [上传/画笔标注] │ [修复后图像显示] │ │ │ │ │ [ 开始修复] │ 处理状态 │ │ [ 清除] │ [状态信息显示] │ └──────────────────────┴──────────────────────────────┘

左侧负责图像输入与区域标注，右侧实时展示修复结果。

3.2 四步完成图像修复

第一步：上传图像

支持三种方式：

• 点击上传按钮选择文件
• 直接将图片拖入编辑区
• 复制图片后在页面粘贴（Ctrl+V）

支持格式：PNG、JPG、JPEG、WEBP

第二步：标注待修复区域

使用画笔工具涂抹需要移除的部分：

• 白色区域 = 待修复区域
• 可调节画笔大小，精细控制边缘
• 若标错可用橡皮擦修正

建议略微扩大标注范围，避免遗漏边缘像素。

第三步：点击“开始修复”

点击 ** 开始修复** 按钮，系统将执行以下流程：

1. 加载图像与mask
2. 预处理数据（归一化、通道转换）
3. 调用LaMa模型进行推理
4. 后处理输出结果

处理时间参考：

• 小图（<800px）：约8秒
• 中图（1000~1500px）：15~25秒
• 大图（>2000px）：可能超过40秒

第四步：查看并保存结果

修复完成后，右侧将显示完整图像，状态栏提示保存路径：

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

文件以时间戳命名，防止覆盖。

4. 核心技术适配要点

4.1 为什么能在鲲鹏上运行？

传统LaMa模型依赖PyTorch + CUDA，在ARM架构服务器上无法直接运行。本次部署的关键在于以下几个改造点：

这些改动使得模型即使在无GPU环境下也能稳定运行，特别适合政务、教育、国企等对国产化平台有要求的场景。

4.2 性能表现实测

在鲲鹏s6.large.2实例（2核8G）上的测试结果如下：

建议日常使用控制在1500px以内分辨率，兼顾效率与效果。

5. 常见问题与解决方案

5.1 服务无法启动？

检查端口是否被占用：

lsof -ti:7860

若存在进程，终止后再试：

kill -9 $(lsof -ti:7860)

确认Python环境是否完整：

python3 -c "import torch, cv2, numpy, PIL"

如有报错，请重新安装缺失模块。

5.2 修复失败或黑屏？

常见原因及解决方法：

5.3 如何提高修复质量？

• 优先使用PNG格式：避免JPG压缩带来的噪点干扰
• 分区域多次修复：对于多个目标，逐一处理效果更好
• 适当放大原图：高分辨率下细节重建能力更强
• 手动调整mask边界：确保完全覆盖目标且不过度外扩

6. 应用场景实战案例

6.1 去除广告水印

原始图像：电商截图带有“扫码关注”二维码水印
操作步骤：

1. 上传截图
2. 用大画笔完整覆盖二维码区域
3. 点击修复

结果：背景纹理自然延续，无明显拼接痕迹，文字内容未受影响。

6.2 移除照片中路人

原始图像：旅游合影中有陌生人闯入画面
操作步骤：

1. 上传照片
2. 精细标注路人轮廓（注意头发边缘）
3. 分两次修复（身体+头部）

结果：天空与地面自动补全，画面连贯自然，看不出删改痕迹。

6.3 修复老照片划痕

原始图像：扫描的老照片存在多条纵向划痕
操作步骤：

1. 逐段标注划痕区域
2. 小画笔精细操作
3. 每修复一段保存一次

结果：划痕消失，皮肤质感和衣物纹理得以还原，怀旧感保留。

7. 总结

通过本次部署实践可以看出，fft npainting lama图像修复系统不仅能在鲲鹏架构上顺利运行，而且具备良好的实用性与稳定性。这对于推动AI技术在国产化软硬件生态中的落地具有重要意义。

这套系统的优势在于：

• 完全适配ARM架构，摆脱对国外GPU的依赖
• 操作简单，小白也能快速上手
• 功能聚焦，专精于图像修复任务
• 开源开放，支持二次开发扩展

无论你是想清理图片中的杂物，还是做数字档案修复，亦或是构建私有化图像处理服务，这套方案都值得一试。

未来还可进一步优化方向包括：

• 引入ONNX Runtime加速推理
• 添加批量处理功能
• 支持API接口调用
• 集成到企业内部系统中

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