Lama Cleanerというローカルで簡単に画像から物体を取り除く編集ができるツールが便利なので紹介します。

必要なもの

Python

インストール方法

まず適当な場所にLama Cleaner用の仮想環境をvenvで作ります。

$ python -m venv venv
$ cd venv
$ ./venv/Scripts/activate

別に必ずしも環境を分けなくてもいいですが、一応。

CUDAに対応しているGPUを持っていてそれをLama Cleanerで利用したい場合は、先にPyTorchを今作成した環境内にインストールしておきます。

$ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

公式のドキュメントではPyTorch 1.13.1が利用されているのですが、2.0.1でも問題なく動作していそうなのでこれでいいと思います。（手元で確認済み）

あとは、Lama Cleaner本体をpipでインストールするだけです。

$ pip install -U lama-cleaner

xFormersによる高速化

Lama CleanerではxFormersによる最適化を利用することができます。Lama Cleanerの動作自体かなり高速なのですが、対応しているGPUを持っているなら使っておくとよいでしょう。
先程作成した環境に以下でインストールすればOKです。

$ pip install -U xformers

Lama Cleanerを起動する際に起動オプションに --enable-xformers を追加してください。

How to 起動

以下のコマンドで起動できます。（CUDA対応GPUを使う場合）
Windowsなら適当にバッチファイルとか書いておくと起動するのに便利です。

$ lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080

もしGTX 16xx系のGPUを使っている場合、起動オプションに追加で--no-halfが必要かもしれません*1。出力がいつも真っ黒の画像などになるときはこの設定をしてください。

初回起動時、自動で使用するモデルのダウンロードが開始されます。デフォルトでは~/.cache （Windowsの場合、%UserProfile%/.cache）以下に保存されるようになっているのですが、ユーザー名に日本語が入っていたりするとエラーが出ます（もしかしたら今は修正済みかも）。

エラーが出る場合、起動オプションに--model-dir=[適当なパス]を追加して自分でモデルのチェックポイントの保存先を指定してください。

Lama Cleanerを起動すると、ターミナル上に以下のような出力がされると思います。自分の環境では既にAnimeSegのプラグインが入っているので若干出力が異なると思いますが、ターミナル上にRunning on http://127.0.0.1:[port]の文言が出ていたら問題ありません。