최첨단 AI 모델 기반의 무료 오픈 소스 이미지 복원 도구로, 이미지에서 불필요한 객체를 제거하거나 콘텐츠를 교체할 수 있습니다.
Apache-2.0Python 21.6kSansterIOPaint Last Updated: 2025-04-29
IOPaint 프로젝트 상세 소개
프로젝트 개요
IOPaint는 최첨단 AI 모델 기술을 기반으로 한 무료 오픈 소스 이미지 복원(inpainting) 및 이미지 확장(outpainting) 도구입니다. 이 프로젝트는 Sanster가 개발 및 유지 관리하며, 사용자에게 강력하고 편리한 이미지 편집 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다.
프로젝트 주소: https://github.com/Sanster/IOPaint 공식 웹사이트: https://www.iopaint.com/
핵심 기능
1. 이미지 복원 (Inpainting)
- 객체 제거: 사진에서 불필요한 객체, 결함, 워터마크, 인물 등을 제거합니다.
- 내용 대체: 안정 확산(Stable Diffusion) 기술을 사용하여 사진의 모든 내용을 대체합니다.
- 스마트 채우기: 자동으로 식별하여 제거된 영역을 채우고 이미지의 자연스러움을 유지합니다.
2. 이미지 확장 (Outpainting)
- 화면 확장: 이미지 경계를 확장하여 더 큰 크기의 이미지를 생성합니다.
- 배경 생성: 원본 이미지 스타일과 일치하는 배경 내용을 지능적으로 생성합니다.
3. 텍스트 그리기
- 텍스트 추가: 이미지에 다양한 스타일의 텍스트를 추가합니다.
- 글꼴 사용자 정의: 다양한 글꼴 및 스타일 선택을 지원합니다.
지원하는 AI 모델
지우기 모델 (Erase Models)
이러한 모델은 이미지에서 불필요한 객체, 결함, 워터마크 및 인물을 제거하는 데 특화되어 있습니다.
- LAMA: 가볍고 효율적인 이미지 복원 모델
- LDM: 잠재 확산 모델 기반의 복원 기술
- ZITS: 전문적인 이미지 복원 알고리즘
- MAT: 마스크 인식 변환기 모델
확산 모델 (Diffusion Models)
이러한 모델은 객체 대체 및 이미지 확장 작업에 사용됩니다.
- PowerPaint: inpainting/outpainting에 최적화된 안정 확산 모델
- Stable Diffusion: 고전적인 이미지 생성 모델
- SDXL: 더 높은 품질의 확장 버전
- Kandinsky 2.2: 러시아에서 개발된 고품질 이미지 생성 모델
플러그인 시스템
IOPaint는 풍부한 플러그인 생태계를 제공합니다.
이미지 분할 플러그인
- Segment Anything (SAM): 정확하고 빠른 대화형 객체 분할
- MobileSAM: 경량화 버전, 속도가 더 빠르고 리소스 점유율이 더 적습니다.
- Anime Segmentation: 애니메이션 이미지에 최적화된 분할 모델
배경 처리 플러그인
- RemoveBG: 이미지 배경을 제거하거나 전경 객체에 대한 마스크를 생성합니다.
이미지 향상 플러그인
- RealESRGAN: 초해상도 기술, 이미지 선명도 향상
- GFPGAN: 얼굴 복원 및 향상
- RestoreFormer: 또 다른 얼굴 복원 솔루션
파일 관리 플러그인
- FileManager: 편리한 이미지 탐색 및 관리 도구
기술 특징
크로스 플랫폼 지원
- 완전 무료 오픈 소스: 오픈 소스 프로토콜을 준수하며 사용자는 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.
- 자체 호스팅: 완전한 로컬 배포, 사용자 개인 정보 보호
- 다중 장치 지원:
- CPU: 일반 컴퓨터에 적합
- GPU: CUDA 가속 지원
- Apple Silicon: M 시리즈 칩 기본 지원
웹 인터페이스
- 현대적인 UI: 직관적이고 사용하기 쉬운 웹 인터페이스 제공
- 실시간 미리보기: 실시간 편집 효과 보기 지원
- 일괄 처리: 여러 이미지의 일괄 처리 지원
설치 및 사용
빠른 설치
# IOPaint 설치
pip3 install iopaint
# 서비스 시작 (LAMA 모델, CPU 모드 사용)
iopaint start --model=lama --device=cpu --port=8080
GPU 가속 설치
# 먼저 CUDA 버전의 PyTorch 설치
pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# 그런 다음 IOPaint 설치
pip3 install iopaint
AMD GPU 지원
# AMD GPU 사용자 (Linux만 해당)
pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6
서비스 시작
설치가 완료되면 http://localhost:8080 에 접속하여 사용을 시작할 수 있습니다.
명령줄 일괄 처리
iopaint run --model=lama --device=cpu \
--image=/path/to/image_folder \
--mask=/path/to/mask_folder \
--output=output_dir
플러그인 활성화
# 대화형 분할 플러그인 활성화
iopaint start --enable-interactive-seg --interactive-seg-device=cuda
개발 환경 구축
프론트엔드 개발
# 프로젝트 복제
git clone https://github.com/Sanster/IOPaint.git
cd IOPaint/web_app
# 종속성 설치
npm install
# 프론트엔드 빌드
npm run build
cp -r dist/ ../iopaint/web_app
# 개발 모드
npm run dev
백엔드 개발
# 백엔드 종속성 설치
pip install -r requirements.txt
# 백엔드 서비스 시작
python3 main.py start --model lama --port 8080
개발 환경에서 http://localhost:5173/ 에 접속하여 프론트엔드 개발을 진행합니다.
모바일 앱
IOPaint는 또한 모바일 앱을 출시했습니다.
- OptiClean: macOS 및 iOS용 객체 지우기 앱, App Store에서 다운로드 가능
활용 시나리오
- 사진 후처리: 불필요한 행인, 물체 또는 워터마크 제거
- 제품 사진 최적화: 제품 사진에서 결함 제거
- 예술 창작: 창의적인 이미지 편집 및 내용 대체 수행
- 이미지 복원: 오래된 사진 또는 손상된 이미지 복원
- 배경 처리: 이미지 배경 교체 또는 제거
- 이미지 확장: 이미지 화면 범위 확대
프로젝트 장점
- 오픈 소스 무료: 완전한 오픈 소스, 사용 제한 없음
- 개인 정보 보호: 로컬 배포, 데이터가 클라우드에 업로드되지 않음
- 풍부한 모델: 다양한 최첨단 AI 모델 지원
- 사용 용이성: 직관적인 웹 인터페이스 제공
- 높은 사용자 정의 가능성: 플러그인 확장 및 모델 선택 지원
- 크로스 플랫폼: 다양한 운영 체제 및 하드웨어 아키텍처 지원
- 지속적인 업데이트: 활발한 개발 커뮤니티 및 정기적인 업데이트
IOPaint는 현재 최고의 오픈 소스 이미지 복원 도구 중 하나이며, 개인 사용자든 전문 개발자든 강력한 이미지 편집 능력을 얻을 수 있습니다.