HiFi-Inpaint

HiFi-Inpaint 是一个基于 FLUX.1-dev 的图像修复/补全（inpainting）推理工程，提供 infer.py 一键跑通的 demo 流程（参考图 + 带遮罩输入 → 输出修复结果）。

环境安装

conda create -n hifi-inpaint python=3.10 -y
conda activate hifi-inpaint
pip install -r requirements.txt

模型权重准备

1. 从 Hugging Face 下载 FLUX.1-dev：

• https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev

2. 下载 HiFi-Inpaint 的 LoRA 权重（由我们提供）。

将权重放到如下目录（目录不存在可自行创建）：

• ./ckpts/FLUX.1-dev
• ./ckpts/HiFi-Inpaint

仓库中 ckpts/ 仅保留空目录占位文件，不包含任何模型权重。

推荐目录结构：

ckpts/
  FLUX.1-dev/
    (base model files...)
  HiFi-Inpaint/
    pytorch_lora_weights.safetensors

推理（Inference）

直接运行：

python infer.py

默认参数（可在命令行覆盖）：

• --base_model_path ./ckpts/FLUX.1-dev
• --lora_path ./ckpts/HiFi-Inpaint
• --demo_dir ./assets/inference_demo
• --output_dir ./outputs

运行后会在 outputs/ 下生成 1_result.png ~ 4_result.png。

示例：指定权重路径与输出目录

python infer.py \
  --base_model_path ./ckpts/FLUX.1-dev \
  --lora_path ./ckpts/HiFi-Inpaint \
  --output_dir ./outputs

说明

• assets/inference_demo/ 内置 4 组 demo（*_ref.jpg 与 *_masked.jpg），infer.py 会自动遍历并生成结果。
• 默认使用 bfloat16 并优先使用 CUDA；建议在具备 NVIDIA GPU 的环境运行。