Lama Cleaner（Extention版）と物体を検出して処理する使用法(Interactive Segmentation)

Lama Cleaner自体の簡単な紹介はTwitterを見てください
（2月時点なのでExtention版と画面や導入方法などは異なります）
※初めはExtention版の導入や解説なので不要な方は
適時飛ばして読んでください。

Extention版の導入と起動方法

1. https://github.com/aka7774/sd_lama_cleaner.git←このURLをコピー

2. SD WebUIのExtensions→ Install from URLの
   URL for extension’s git repositoryに、URLをペーストして
   Installをクリックするとインストールできます。

3. そのままinstalledタブ→Apply and restart UIをクリックして
   UIを再起動するか、WebUI自体を再起動させると
   WebUIのタブにLamaCleanerが増えているはずです。

4. WebUIのLamaCleanerタブ→Install / Updateをクリックして
   インストールする
   ※数回インストールに失敗することがありますが、
   気にせず何回か試してみて下さい。自分は3回目で成功しました

5. 別ウィンドウでPythonのコード画面が表示されると思うので、
   「Running on http://127.0.0.1:7870/ (Press CTRL+C to quit)」と
   表示されるのを待ってからopenをクリックする
   （別ウィンドウで表示したい場合は、Open New WindowでもOK）

使い方

1. Click here or drag an image fileをクリック、または
   画像をドラッグ＆ドロップして編集したい画像を読み込みます

2. また、画面右上の歯車マークからManual Inpainting Modeを
   ONにしておくことをお勧めします
   （OFFだとマスクを指定した瞬間に処理が開始されます）

3. ブラシをかける範囲（マスク）をドラッグで塗ってから、消しゴムマークをクリックすると処理されます。
   ※ブラシの大きさは「と、」キーで調整可能。
   画像のズームアウトはマウスホイールで変更出来ます。
   Spaceキー＋ドラッグで画面のパンも出来るので、
   特にズームしている時は便利です。

「使い方」で解説している内容は動画でも書き確認できます。

これで基本的な使い方は終わりです。
処理した画像は消しゴムマークの隣のアイコンを
クリックすることでダウンロードすることが出来ます。

なお、Extention版は標準だと「CPU」で処理する設定になっています。
これをGPU（グラフィックボード）で処理する方法や、
物体を検出して楽に画像を処理する方法は次の項目で解説します。
というかここからが一番書きたかった部分でもあります。

※今後どうするか決めきれてないですが有料記事は200円、
Twitterの特定ツイートのRTで無料になるような作りで考えています。

もしかするとTwitterAPIの都合上無料RT対象が反映されていない
可能性があるので、その際はしばらくお待ちください。