用Lama大模型去水印!

一、本地安装大模型。

https://github.com/advimman/lama?tab=readme-ov-file

二、调用大模型去除水印。

生成掩码图

import cv2
import numpy as np

# 你的原图路径
input_path = "inputs/input.png"

# 加载原图来获取宽高
img = cv2.imread(input_path)
h, w = img.shape[:2]

# 创建全黑 mask（0 表示保留区域）
mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)

# 填白色区域表示要修复的部分（logo 坐标）
cv2.rectangle(mask, (782, 1272), (1046, 1353), 255, thickness=-1)

# 保存 mask
cv2.imwrite("inputs/mask.png", mask)
print("mask.png 已生成")

问题：

python3 bin/predict.py model.path=$(pwd)/big-lama indir=./inputs outdir=./outputs +config=./configs/prediction/default.yaml device=cpu

没有生成对应的 outputs图片的解决步骤：

python3 -c "from PIL import Image; print(Image.open('./inputs/input.png').size, Image.open('./inputs/mask.png').size)"

python3 -c "from PIL import Image; print(Image.open('./inputs/input.png').mode)"
RGB

python3 -c "from PIL import Image; print(Image.open('./inputs/input.png').size, Image.open('./inputs/mask.png').size)"
L 单通道灰度图像

1.检查模型路径

你的命令中指定 model.path=$(pwd)/big-lama，确认 big-lama 文件或目录存在于当前工作目录：
ls $(pwd)/big-lama
LaMa 模型通常需要一个 .pth 或 .ckpt 文件（检查点文件）。
如果 big-lama 是一个目录，确认其中包含正确的模型文件（例如 best.ckpt）。
如果模型文件路径不正确，脚本可能无法加载模型，导致无输出

2.检查配置文件

确认 ./configs/prediction/default.yaml 文件存在且格式正确：

掩码文件名问题：
配置文件未明确指定 mask_suffix，LaMa 默认可能要求掩码文件名为 _mask.png（如 input_mask.png），而你的掩码是 mask.png。
重命名掩码文件：

mv ./inputs/mask.png ./inputs/input_mask.png

3.确认输入图片和掩码格式

input.png：确认是 RGB 图像（3 通道）。可以用以下命令检查：

file ./inputs/input.png
python3 -c "from PIL import Image; print(Image.open('./inputs/input.png').mode)"

预期输出类似 PNG image 和 RGB。如果模式是 RGBA 或 L（灰度），可能需要转换为 RGB：

mask.png：确认是单通道（灰度）图像，白色区域（255）表示需要修复的部分，黑色（0）表示保留区域。检查：
bash

python3 -m bin.predict   model.path=$(pwd)/big-lama   indir=$(pwd)/inputs   outdir=$(pwd)/outputs   device=cpu