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最先端AIモデルをベースにした無料のオープンソース画像修復ツール。写真から不要なオブジェクトを削除したり、あらゆるコンテンツを置き換えたりできます。

Apache-2.0Python 21.6kSansterIOPaint Last Updated: 2025-04-29

IOPaint プロジェクト詳細

プロジェクト概要

IOPaintは、最先端のAIモデル技術に基づいた、無料のオープンソース画像修復（インペインティング）および画像拡張（アウトペインティング）ツールです。Sansterによって開発・メンテナンスされており、ユーザーに強力かつ便利な画像編集機能を提供することを目的としています。

プロジェクトアドレス: https://github.com/Sanster/IOPaint
公式サイト: https://www.iopaint.com/

主要機能

1. 画像修復 (Inpainting)

  • オブジェクト削除: 写真から不要なオブジェクト、傷、透かし、人物などを削除
  • コンテンツ置換: 安定拡散(Stable Diffusion)技術を使用して、写真内のあらゆるコンテンツを置換
  • スマート塗りつぶし: 削除された領域を自動的に識別して塗りつぶし、画像の自然さを維持

2. 画像拡張 (Outpainting)

  • 画面拡張: 画像の境界を拡張し、より大きなサイズの画像を生成
  • 背景生成: 元の画像のスタイルと一致する背景コンテンツをインテリジェントに生成

3. テキスト描画

  • テキスト追加: 画像にさまざまなスタイルのテキストを追加
  • フォントカスタマイズ: 複数のフォントとスタイルの選択をサポート

サポートされているAIモデル

削除モデル (Erase Models)

これらのモデルは、画像から不要なオブジェクト、傷、透かし、人物などを削除するために特別に使用されます。

  • LAMA: 軽量かつ効率的な画像修復モデル
  • LDM: 潜在拡散モデルに基づく修復技術
  • ZITS: プロフェッショナルな画像修復アルゴリズム
  • MAT: マスク認識トランスフォーマーモデル

拡散モデル (Diffusion Models)

これらのモデルは、オブジェクト置換および画像拡張タスクに使用されます。

  • PowerPaint: inpainting/outpainting用に最適化された安定拡散モデル
  • Stable Diffusion: 古典的な画像生成モデル
  • SDXL: より高品質な拡張バージョン
  • Kandinsky 2.2: ロシアで開発された高品質画像生成モデル

プラグインシステム

IOPaintは豊富なプラグインエコシステムを提供します。

画像分割プラグイン

  • Segment Anything (SAM): 正確かつ高速なインタラクティブオブジェクト分割
  • MobileSAM: 軽量化バージョン、より高速でリソース消費が少ない
  • Anime Segmentation: アニメ画像用に最適化された分割モデル

背景処理プラグイン

  • RemoveBG: 画像の背景を削除するか、前景オブジェクトのマスクを生成

画像強調プラグイン

  • RealESRGAN: 超解像技術、画像の鮮明度を向上
  • GFPGAN: 顔の修復と強調
  • RestoreFormer: 別の顔修復ソリューション

ファイル管理プラグイン

  • FileManager: 便利な画像閲覧および管理ツール

技術的特徴

クロスプラットフォームサポート

  • 完全無料オープンソース: オープンソースライセンスに従い、ユーザーは自由に使用および変更可能
  • セルフホスティング: 完全にローカルにデプロイし、ユーザーのプライバシーを保護
  • マルチデバイスサポート:
    • CPU: 通常のコンピュータに適しています
    • GPU: CUDAアクセラレーションをサポート
    • Apple Silicon: Mシリーズチップをネイティブサポート

Webインターフェース

  • モダンなUI: 直感的で使いやすいWebインターフェースを提供
  • リアルタイムプレビュー: 編集効果のリアルタイム表示をサポート
  • バッチ処理: 複数の画像のバッチ処理をサポート

インストールと使用

迅速なインストール

# IOPaintのインストール
pip3 install iopaint

# サービスの起動（LAMAモデル、CPUモードを使用）
iopaint start --model=lama --device=cpu --port=8080

GPUアクセラレーションインストール

# まず、CUDAバージョンのPyTorchをインストール
pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 次に、IOPaintをインストール
pip3 install iopaint

AMD GPUサポート

# AMD GPUユーザー（Linuxのみ）
pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6

サービスの起動

インストール後、http://localhost:8080 にアクセスして使用を開始できます。

コマンドラインバッチ処理

iopaint run --model=lama --device=cpu \
--image=/path/to/image_folder \
--mask=/path/to/mask_folder \
--output=output_dir

プラグインの有効化

# インタラクティブ分割プラグインの有効化
iopaint start --enable-interactive-seg --interactive-seg-device=cuda

開発環境の構築

フロントエンド開発

# プロジェクトのクローン
git clone https://github.com/Sanster/IOPaint.git
cd IOPaint/web_app

# 依存関係のインストール
npm install

# フロントエンドの構築
npm run build
cp -r dist/ ../iopaint/web_app

# 開発モード
npm run dev

バックエンド開発

# バックエンドの依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt

# バックエンドサービスの起動
python3 main.py start --model lama --port 8080

開発環境下では、http://localhost:5173/ にアクセスしてフロントエンド開発を行います。

モバイルアプリケーション

IOPaintはモバイルアプリケーションもリリースしています。

  • OptiClean: macOSおよびiOS向けのオブジェクト消去アプリケーション、App Storeからダウンロード可能

応用シーン

  1. 写真のポストプロダクション: 不要な通行人、物体、または透かしを削除
  2. 製品画像の最適化: 製品写真の傷をクリーンアップ
  3. アート制作: クリエイティブな画像編集とコンテンツ置換を実行
  4. 画像修復: 古い写真や破損した画像を修復
  5. 背景処理: 画像の背景を交換または削除
  6. 画像拡張: 画像の画面範囲を拡大

プロジェクトの利点

  1. オープンソース無料: 完全にオープンソースであり、使用制限はありません
  2. プライバシー保護: ローカルにデプロイされ、データはクラウドにアップロードされません
  3. 豊富なモデル: さまざまな最先端のAIモデルをサポート
  4. 使いやすさ: 直感的なWebインターフェースを提供
  5. 高度なカスタマイズ性: プラグイン拡張とモデル選択をサポート
  6. クロスプラットフォーム: さまざまなオペレーティングシステムとハードウェアアーキテクチャをサポート
  7. 継続的な更新: アクティブな開発コミュニティと定期的な更新

IOPaintは現在、最も優れたオープンソースの画像修復ツールの1つであり、個人ユーザーであろうとプロの開発者であろうと、強力な画像編集能力を得ることができます。

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