Dobby 多比 - 智能图片修复小精灵

Dobby 多比 是一款功能强大的本地化图片去水印工具，结合了最新的计算机视觉和深度学习技术，提供从手动涂抹到全自动 AI 识别的多种解决方案。它不仅支持普通图片，还能完美处理带有透明背景 (Alpha 通道) 的图片。

✨ 核心功能

1. 基础模式 (手动涂抹)

适合简单的修补任务或对 AI 结果微调。

• 操作方式：使用画笔工具手动涂抹需要去除的水印区域。
• 技术原理：基于 OpenCV 的 Telea 算法（快速行进法），通过计算周围像素的加权平均值来修补缺失区域。

2. AI 高级模式 (全自动)

一键识别并去除水印，无需手动操作。

• 多种检测算法：
  • 文本检测 (EasyOCR)：专门针对文字水印优化，支持中英文识别，定位精准。
  • 智能检测 (Florence-2)：使用微软 Florence-2 视觉大模型，能识别 Logo、图标、印章等复杂水印物体。
• 智能修复质量：
  • 标准：快速生成遮罩并修复，适合快速预览。
  • 极致 (SAM 2)：集成 Meta 的 SAM 2 (Segment Anything Model 2)，对检测到的区域进行像素级分割，生成极其贴合边缘的遮罩，最大程度保护背景纹理。

3. 透明背景完美支持

• Alpha 通道保护：独有的分层修复技术。系统会自动分离 RGB 颜色层和 Alpha 透明层，分别进行修复后再无缝合成。
• 结果：去除水印的同时，绝对保持图片背景的透明属性，不会出现黑底或白底问题。

🛠️ 技术原理与架构

本项目的核心流程如下：

1. 图像预处理：

   • 自动识别图像格式，区分 RGB 和 RGBA (透明) 图像。
   • 在 AI 处理前进行色彩空间转换 (BGR -> RGB)，防止颜色反转。

2. 水印检测 (Detection)：

   • EasyOCR：通过深度学习文本检测模型定位文字坐标。
   • Florence-2：利用 VLM (视觉语言模型) 的物体检测能力，通过 <OD> 提示词定位水印/Logo。

3. 遮罩细化 (Refinement)：

   • 初步检测得到的通常是矩形框 (Bounding Box)。
   • SAM 2 接收这些矩形框作为提示 (Prompt)，输出精细的物体轮廓遮罩，消除矩形框修复时可能带来的背景模糊。

4. 图像修复 (Inpainting)：

   • LaMa (Large Mask Inpainting)：(如果安装) 使用快速傅里叶卷积网络，擅长处理大面积缺失和恢复周期性纹理。
   • OpenCV Telea：(默认兜底) 经典的图像修复算法，稳定可靠。

🚀 快速开始

前端启动

cd frontend
npm install
npm run dev

后端启动

cd backend
# 建议使用 python 3.9+
pip install -r requirements.txt
python main.py

📦 依赖模型说明

为了获得最佳效果，系统会尝试加载以下模型：

• EasyOCR 模型：首次运行时自动下载。
• Florence-2-base：首次使用智能检测时自动下载 (约 1GB)。
• SAM 2 (Hiera Base+)：需要手动下载权重文件 sam2_hiera_base_plus.pt 放置于 backend 目录。
• LaMa：如需高质量修复，需确保 iopaint 及其模型正确安装。

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注意：本项目完全在本地运行 (On-Device)，您的图片数据不会上传到任何外部服务器，确保护私稳安全。