New releaseSep 4, 2026
remove-ai-watermarks v0.37.1
أزل العلامات المائية المرئية وغير المرئية للذكاء الاصطناعي وبيانات المصدر الوصفية من الصور والفيديو. مكتبة بايثون وواجهة سطر أوامر (CLI) لـ SynthID وC2PA وEXIF وIPTC وXMP والعلامات الشائعة للذكاء الاصطناعي التوليدي.
إزالة علامات المياه الخاصة بالذكاء الاصطناعي
قم بإزالة علامات الإثبات الخاصة بالذكاء الاصطناعي من الصور ومقاطع الفيديو التي قمت بإنشائها بنفسك:
- العلامات المرئية المعروفة مثل علامة Google Gemini المتلألئة وعلامات نص البائع؛
- علامات المياه غير المرئية في البكسلات من خلال إعادة التوليد بالانتشار؛
- بيانات C2PA وEXIF وXMP وIPTC والبيانات الوصفية ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي.
يدعم دعم الفيديو تحديد الإثبات، والتنظيف الكامل للعلامات المرئية بالإضافة إلى البيانات الوصفية، ومعالجة الدلائل بالدفعات، وإزالة علامات Sora وVeo وSeedance وDoubao وDola وHailuo AI وKling AI المرئية، وإعادة التوليد المعتمدة من oracle لـ VAE لإزالة SynthID من الفيديو.
raiw.cc يشغّل هذه المكتبة كخدمة مستضافة، مع تضمين GPU وعدم الحاجة لتثبيت أي شيء. إزالة العلامات المرئية والبيانات الوصفية بمخرجات قياسية تصل إلى 12 ميجابكسل مجانية هناك؛ الدقة الأصلية فوق 12 ميجابكسل وإزالة علامات المياه غير المرئية مدفوعة.
هذا المشروع للاستخدام القانوني على المحتوى الذي تملكه. لا يستهدف معاينات وكالات الأسهم أو علامات المياه الأخرى التي تحمي المحتوى المدفوع لأطراف ثالثة. راجع ملاحظات النطاق والسلامة والقانونية.
اختر ما تريد القيام به
| الهدف | الأمر | GPU |
|---|---|---|
| العثور على إشارات الإثبات وعلامات المياه | identify | لا |
| تصنيف صورة فوتوغرافية من البكسلات (اختياري، ليس إثباتًا) | classify | لا |
| التحقق من SynthID المدعوم من OpenAI من البكسلات عبر واجهة برمجة التطبيقات الرسمية عن بُعد | verify-openai-synthid | لا |
| إزالة علامات الذكاء الاصطناعي المرئية المعروفة | visible | لا |
| مسح منطقة تحددها | erase | لا |
| إزالة بيانات الذكاء الاصطناعي الوصفية | metadata | لا |
| تحديد إثبات الفيديو المدعوم | video identify | لا |
| إزالة العلامات المرئية وبيانات الذكاء الاصطناعي الوصفية من الفيديو | video all | لا |
| إزالة بيانات الذكاء الاصطناعي الوصفية من الفيديو | video metadata | لا |
| إزالة علامة ذكاء اصطناعي مرئية مسجلة من الفيديو | video visible | لا |
| معالجة دليل من مقاطع الفيديو | video batch | يعتمد على الوضع |
| إزالة SynthID من الفيديو باستخدام ملف VAE المعتمد | video invisible | موصى به |
| إعادة توليد صورة لتعطيل علامات المياه غير المرئية | invisible | مطلوب (CUDA) |
| تشغيل إزالة العلامات المرئية وغير المرئية والبيانات الوصفية | all | موصى به |
| معالجة دليل | batch | يعتمد على الوضع |
يتم توجيه إعلانات InvisMark من Microsoft Paint وPhotos تلقائيًا إلى إعادة توليد البكسلات. يقوم أمر all بإزالة كل من علامة المياه المخفية في البكسلات وبيان C2PA المرتبط بها؛ إزالة البيانات الوصفية وحدها تزيل البيان فقط.
أوضاع التثبيت
| الاحتياج | التثبيت |
|---|---|
| فحص وإزالة البيانات الوصفية | remove-ai-watermarks |
| تصنيف الصور الفوتوغرافية بين الذكاء الاصطناعي والكاميرا | remove-ai-watermarks[classify] |
| التحقق الرسمي عن بُعد من OpenAI SynthID | remove-ai-watermarks[verify] |
| الكشف عن العلامات المرئية وإزالتها | remove-ai-watermarks[visible] |
| معالجة الفيديو المرئي | remove-ai-watermarks[video] |
| إزالة SynthID من الفيديو | remove-ai-watermarks[video,diffusion] |
| كشف DWT-DCT بدون Torch | remove-ai-watermarks[detect] |
| إزالة الصور غير المرئية (يتطلب CUDA) | remove-ai-watermarks[qwen-zimage] |
| كل ميزة إنتاجية متاحة على Python النشط | remove-ai-watermarks[all] |
تشمل الإضافات المتخصصة والأدنى مستوى pixels وheif وtrustmark وmigan وlama وdiffusion. يوثق دليل التثبيت تكوينها الدقيق للتبعيات وتوافق Python ومتطلبات النماذج.
بدء سريع
قم بتثبيت واجهة سطر الأوامر الافتراضية التي تركز على البيانات الوصفية:```bash uv tool install remove-ai-watermarks
افحص صورة:```bash
remove-ai-watermarks identify image.png
لتصنيف صورة فوتوغرافية من البكسلات (ذكاء اصطناعي مقابل كاميرا، مزوّد اختياري)،
ثبّت الإضافة واستدعِ classify. لا يقوم identify بتشغيلها أبدًا:```bash
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[classify]"
remove-ai-watermarks classify image.png
دليل: [تصنيف بكسلات الصور](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/photo-classify.md).
الإسناد الموقّع هو المسار المدعوم لـ SynthID ويقوم `identify` بقراءته.
لا يوجد كاشف بكسلات SynthID محلي في الحزمة. البحث حول
خبير شبكة دورية موجود في `scripts/synthid_runtime/` و
[synthid-detector-research.md](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/synthid-detector-research.md).
بالنسبة لصور OpenAI المدعومة، يوفر المُتحقّق الرسمي الاختياري حكمًا بشأن
العلامة المائية للبكسلات:```bash
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[verify]"
remove-ai-watermarks verify-openai-synthid image.png --acknowledge-upload
يزيل الأمر بيانات المصدر الاصطناعي (AI provenance metadata) من نسخة مؤقتة، ويتحقق من أن وحدات البكسل المفكوكة لم تتغير، ويرفع تلك النسخة فقط إلى OpenAI، ويستهلك استجابة SynthID المستقلة فقط. لا يعمل الأمر ضمنيًا من identify. مطلوب مفتاح API، ووصول إلى نقطة النهاية، وإقرار صريح بالرفع.
لإزالة العلامة المائية المرئية، ثبّت تبعيات البكسل:```bash uv tool install --force "remove-ai-watermarks[visible]"
ثم قم بإزالة علامة مرئية معروفة وبيانات وصفية للذكاء الاصطناعي:```bash
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png
قم بإزالة البيانات الوصفية دون تشغيل عملية إعادة التعبئة أو الانتشار المرئية:```bash remove-ai-watermarks metadata image.png --remove -o clean.png
بدون `-o`، يقوم هذا الأمر بالكتابة فوق الملف المصدر في مكانه.
افحص أو أزل بيانات تعريف الذكاء الاصطناعي من ملف MP4 أو MOV أو M4V أو WebM أو MKV أو AVI أو FLV:```bash
remove-ai-watermarks video metadata input.mp4 --check
remove-ai-watermarks video metadata input.mp4 --remove -o clean.mp4
أمر video metadata لا يقوم بتحويل ترميز تدفقات الفيديو أو الصوت. على عكس
أمر الصورة أعلاه، عند حذف -o فإنه يكتب <source>_clean ويحافظ
على الملف الأصلي. يتضمن فحص MP4 وMOV
وسم TC260 الأصلي AIGC في
moov.udta.meta.keys/ilst، بما في ذلك moov موضوع بعد حمولة الوسائط،
بالإضافة إلى متغيرات صيغة QuickTime meta التي يكتبها تصدير Doubao لنظام iOS (صندوق
meta مجرد كطفل مباشر لـ moov، وقائمة بيانات وصفية hdlr=mdir بدون مفاتيح).
يقرأ فحص MKV وWebM الموضع المعياري
Segment.Tags.Tag.SimpleTag. يستخدم AVI LIST/INFO/AIGC، بينما يستخدم FLV
script.onMetaData.AIGC. يتم إعادة ترميز الصيغ غير ISOBMFF مع نسخ
التدفق للإزالة.
استخدم مسار الفيديو الموجّه للمنتج لتحديد ملف أو تنظيفه:```bash uv tool install --force "remove-ai-watermarks[video]" remove-ai-watermarks video identify input.mp4 remove-ai-watermarks video all input.mp4 -o clean.mp4
`video all` يزيل علامة مرئية مستقرة مسجلة عند وجودها ويقوم دائمًا
بتجريد بيانات تعريف الذكاء الاصطناعي الموثقة. إذا لم يتم العثور على أي من الإشارتين، فإنه لا يزال يكتب
تمريرًا بنفس الحاوية، بحيث يحصل مستدعو التطبيق على عقد إخراج واحد يمكن التنبؤ به.
إزالة الفيديو غير المرئي الخاص محذوفة افتراضيًا.
`--invisible` يختار ملف تعريف SynthID للفيديو الخاسر المعتمد من المراجع.
معالجة دليل بنفس العقد:```bash
remove-ai-watermarks video batch ./videos --mode all
إزالة علامة فيديو مرئية مدعومة:```bash remove-ai-watermarks video visible input.mp4 -o clean.mp4 remove-ai-watermarks video visible veo.mp4 --mark veo -o veo_clean.mp4 remove-ai-watermarks video visible seedance.mp4 --mark seedance -o seedance_clean.mp4 remove-ai-watermarks video visible dola.mp4 --mark dola -o dola_clean.mp4 remove-ai-watermarks video visible hailuo.mp4 --mark hailuo -o hailuo_clean.mp4 remove-ai-watermarks video visible kling.mp4 --mark kling -o kling_clean.mp4
يقوم هذا المسار بفحص التسلسل الكامل قبل تغيير البكسلات. يقبل فقط علامة تتكرر في موضع ثابت عبر الإطارات المتجاورة، ثم يعيد استخدام نفس محركات التعبئة OpenCV أو MI-GAN أو LaMa المستخدمة في إزالة الصور. يتم نسخ الصوت دون إعادة ترميز ويُسمح له بالوصول إلى نهايته الطبيعية؛ يتم إعادة ترميز دفق الفيديو لأن بكسلاته تتغير. افتراضيًا، يقوم تمرير التدفق البصري المُحرَّس بمحاذاة حركة التعبئة المقبولة السابقة ومزجها فقط عندما يتوافق سياق المصدر القريب؛ استخدم `--no-temporal-consistency` لتعطيل ذلك. يحافظ برنامج الترميز على دعم
أخذ عينات الكروما 8-بت للمصدر، وعلامات الألوان، ومقياس زمن مسارات MP4/MOV بدلاً من الاعتماد على افتراضات ffmpeg الضمنية لـ raw-BGR. يتم الحفاظ على فترات الإطارات المتغيرة عبر جسر NUT في الذاكرة بطوابع زمنية بدلاً من تسويتها إلى معدل الإطارات المتوسط. يتم الاحتفاظ بطوابع بدء المصدر غير الصفرية مع إزاحة الصوت المنسوخة. يقوم `--mark auto` الافتراضي بفحص جميع المزوّدين في تمرير فك ترميز واحد ويختار أول تطابق مستقر بترتيب الخصوصية الموضح أدناه. مرّر علامة صريحة لتقييد الاكتشاف بمزوّد واحد.
يغطي Sora التميمة المتحركة Sora 2 والعلامة النصية. يغطي Veo كلًا من المعيّن رباعي النقاط الحالي ونص `Veo` القديم. يغطي Seedance تسمية `AI` الثابتة داخل الصندوق، ويغطي Dola نص `Dola AI` الثابت، ويغطي Hailuo AI التسمية المركبة `MINIMAX | hailuo AI`، ويغطي Kling AI تسمية `KLING AI` في الأسفل-الأيمن مع لاحقة الإصدار الخاصة بها. يتم نشر الترميز المكتمل بشكل ذرّي. لا تتم كتابة أي مخرجات عند عدم العثور على علامة مستقرة.
يتم رفض مدخلات HDR وPQ/HLG والأكبر من 8-بت قبل الترميز بدلاً من تقليلها بصمت عبر حدود BGR 8-بت في OpenCV.
إزالة SynthID من الفيديو:```bash
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[video,diffusion]"
remove-ai-watermarks video invisible input.mp4 -o clean.mp4
يقوم هذا المسار بإعادة توليد التسلسل الكامل مع حقل ضوضاء كامن واحد مشترك عبر الزمن، وينسخ الصوت الكامل، ويزيل بيانات المصدر الوصفية، وينشر الترميز المكتمل بشكل ذرّي. اجتاز ملف التعريف الافتراضي noise_std=0.15 كلاً من معايرة الناقلين وفحصًا كاملاً عامًا لأوراكل Veo لمدة ثماني ثوانٍ. لا تنشر Google وحدة فك ترميز محلية، لذا يظل فحص المزوّد الجديد مفيدًا للملفات المهمة بشكل غير عادي أو بعد تغييرات المزوّد، لكنه ليس حالة نتيجة منتج.
لإزالة العلامة المائية غير المرئية، ثبّت الإضافة qwen-zimage. وحدة معالجة رسوميات NVIDIA مطلوبة: جميع ملفات التعريف مخصصة لـ CUDA فقط، ولا يوجد بديل لوحدة المعالجة المركزية أو MPS.```bash
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[qwen-zimage]"
remove-ai-watermarks invisible image.png -o clean.png
إذا لم تتمكن أجهزة الكشف المحلية من تأكيد وجود علامة مائية غير مرئية ولكنك تعلم أن
الصورة جاءت من مولّد ذكاء اصطناعي، أضف `--force`:```bash
remove-ai-watermarks invisible image.png -o clean.png --force
الصور المثقلة بالطباعة يمكنها الاشتراك في مرحلة ما بعد المعالجة التجريبية للنص المُتحقَّق منه.
تقبل هذه المرحلة سلاسل نصية وصناديق أسطر تمت مراجعتها يدويًا، أو بيانًا هندسيًا فقط تم التحقق منه بواسطة المشغّل؛ ولا تتعامل أبدًا مع مخرجات OCR الخام كحقيقة أساسية، ولا تعمل تلقائيًا:```bash
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[text-restoration]"
remove-ai-watermarks invisible image.png -o clean.png
--text-manifest verified-lines.json --force
انظر إلى [دليل CLI](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/cli.md#restore-operator-verified-text) لمخطط
البيان، وقيود التوافق، وتحذيرات oracle.
انظر إلى [دليل التثبيت](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/installation.md) لـ Homebrew وuv والخيارات
الإضافية وإعداد التطوير.
## أمثلة
### علامة Gemini المرئية
| قبل | بعد |
| --- | --- |
|  |  |
يتم إنشاء الصورة النقطية `after` من الصورة النقطية `before` المتتبعة عبر المسار العام:```bash
uv run remove-ai-watermarks visible demo_banana_before.png \
--backend cv2 -o demo_banana_after.png
إزالة عالية الجودة غير مرئية
qwen-zimage هو الملف الشخصي الافتراضي: تمريرة Qwen-Image-2512 Lightning تحت Canny
ControlNet، تليها إصلاح Z-Image المقنّع بـ SAM لأي وجه مكتشف. البديل،
sdxl-zimage، يستبدل المرحلة العالمية بـ SDXL ويحافظ على نفس مرحلة الوجه.
ملف شخصي ثالث، chroma-zimage، يستخدم تمريرة Chroma1 العالمية المرخصة بـ Apache-2.0
مع قيوده المسطحة الخاصة بالمورد؛ راجع docs/chroma1-engine-research.md للمعايرة.
--pipeline auto يختار chroma-zimage لمصدر OpenAI وMicrosoft
و qwen-zimage خلاف ذلك. جميعها تعمل بـ CUDA فقط.```bash
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[qwen-zimage]"
remove-ai-watermarks invisible image.png -o clean.png --force
| مثال OpenAI قبل | مثال OpenAI بعد |
| --- | --- |
| [](data/synthid/originals/ChatGPT%20Image%20May%2030,%202026,%2010_31_08%20AM.png) | [](docs/images/qwen-zimage/ChatGPT/ChatGPT%20Image%20May%2030,%202026,%2010_31_08%20AM_full_clean.png) |
| مثال Gemini قبل | مثال Gemini بعد |
| --- | --- |
| [](data/synthid/originals/Gemini_Generated_Image_633uuy633uuy633u.png) | [](docs/images/qwen-zimage/Gemini/Gemini_Generated_Image_633uuy633uuy633u_full_clean.png) |
تم التحقق من ملفات الإخراج الدقيقة هذه باستخدام أدوات التحقق المطابقة للمزوّد. تنطبق هذه النتيجة على هذه الملفات فقط، وليس على كل بذرة أو صورة أو إصدار علامة مائية مستقبلي.
## وصفات شائعة
### إزالة كل علامة مرئية مكتشفة```bash
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png
الافتراضي --mark auto يفحص جميع العلامات المرئية المسجلة ويزيل كل
تطابق. إذا كانت العلامة مرئية لك لكن المكتشف يفشل في التقاطها، فحدد منطقتها
بشكل صريح:```bash
remove-ai-watermarks erase image.png
--region 1640,1930,400,100
-o clean.png
`--region` يستخدم `x,y,width,height` ويمكن تكراره.
### استخدام محرك تعبئة مُتعلَّم
إضافة `visible` تستخدم تقنية inpainting من OpenCV عندما لا يكون هناك محرك مُتعلَّم مثبت.
بالنسبة للخلفيات الأكثر صعوبة، تتضمن إضافات المحرك المُتعلَّم نفس
الاعتماديات البكسليّة تلقائيًا:```bash
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[migan]"
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png --backend migan
- **الوصف**: أداة سطر أوامر لتحليل ملفات تعريف الارتباط (Cookies) الخاصة بمتصفحات الويب، واستخراج بيانات الاعتماد، وفك تشفير كلمات المرور، وتصديرها بتنسيقات متعددة.
- **اللغة**: Python
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.2k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبيانات الأخرى، مع دعم فك التشفير.
- **اللغة**: Go
- **الترخيص**: MIT
- **النجوم**: 1.1k
- **الشفرة المصدرية**: https://github.com/moonD4rk/HackBrowserData
- **الوصف**: أداة لاستخراج بيانات الاعتماد من متصفحات الويب، بما في ذلك كلمات المرور وملفات تعريف الارتباط والبي```bash
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[lama]"
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png --backend lama
تقليل استخدام ذاكرة CUDA```bash
remove-ai-watermarks invisible image.png -o clean.png
--cpu-offload --force
CPU offload يقلل الضغط على ذاكرة CUDA عن طريق نقل مكونات النموذج بين وحدة المعالجة المركزية
ووحدة معالجة الرسومات، على حساب السرعة.
### معالجة دليل```bash
remove-ai-watermarks batch ./images --mode visible
remove-ai-watermarks batch ./images --mode all
ما يمكن للأداة التعرف عليه
يشمل دعم العلامات المرئية ما يلي:
- علامة Google Gemini وNano Banana المرئية اللامعة؛
- شعار Doubao وJimeng وعلامة
AI生成في الزاوية العلوية اليسرى، وملصقات Qwen وKling AI وYuanbao وBaidu وLiblibAI وRunningHub؛ - نسخة معايرة واحدة من شارة AI البيضاء العلوية اليمنى من Microsoft؛
- نسخة معايرة واحدة من ملصق Samsung Galaxy AI.
يشمل فحص البيانات الوصفية والمصدر C2PA وEXIF وXMP وIPTC ومعلمات المولّد الشائعة وملصقات AIGC الصينية TC260 والعديد من الإشارات الخاصة بالبائعين. تضيف أجهزة فك التشفير الاختيارية دعمًا لعلامات DWT-DCT المفتوحة وAdobe TrustMark.
مصفوفة الدعم الدقيقة، بما في ذلك حدود اللغة والكاشف المهمة، موجودة في الإشارات المدعومة. يحمل معرض الأمثلة الاصطناعية عينة قياسية واحدة لكل علامة صورة وفيديو مسجلة.
كيف يعمل
يتبع الإزالة المرئية ثلاث خطوات:
- اكتشاف علامة مسجلة في منطقتها المتوقعة.
- بناء قناع حول العلامة.
- ملء المنطقة المقنعة فقط باستخدام OpenCV أو MI-GAN أو LaMa.
تستخدم إزالة البيانات الوصفية تجريدًا واعيًا بالتنسيق. يحافظ إزالة البيانات الوصفية لـ JPEG على مسح الصورة المشفّر بدلاً من إعادة ضغطه. يتم مسح قيم TC260 الأصلية لـ MP4/MOV دون تغيير أحجام الصناديق أو إزاحات الوسائط. تستخدم الحاويات المدعومة الأخرى مسار البيانات الوصفية المقابل لها.
الإزالة غير المرئية مختلفة. فهي تعيد توليد الصورة عبر خط أنابيب انتشار لتعطيل العلامات المائية في مجال البكسل والتردد. وهذا يغيّر الصورة ولا يمكن أن يضمن أن أداة التحقق الخاصة سترفض كل مخرج.
انظر الإشارات المدعومة والقيود المعروفة للحصول على الحدود التقنية الكاملة.
واجهة برمجة تطبيقات Python
تتطلب واجهة برمجة تطبيقات الإزالة المرئية remove-ai-watermarks[visible].```python
import remove_ai_watermarks as raiw
result, removed = raiw.remove_visible("watermarked.png", "clean.png") print(removed)
openai_synthid = raiw.verify_openai_synthid("image.png", acknowledge_upload=True) print(openai_synthid.status)
provenance = raiw.identify_video("input.mp4") report = raiw.inspect_video_metadata("input.mp4") complete = raiw.remove_video_all("input.mp4", "clean.mp4") batch = raiw.remove_video_batch("videos", "videos_clean") cleaned = raiw.remove_video_metadata("input.mp4") synthid_cleaned = raiw.remove_video_invisible("input.mp4", "synthid_clean.mp4") visible = raiw.remove_video_visible("input.mp4", "clean.mp4") print(visible.mark) veo = raiw.remove_video_visible("veo.mp4", "veo_clean.mp4", mark="veo") seedance = raiw.remove_video_visible( "seedance.mp4", "seedance_clean.mp4", mark="seedance", ) dola = raiw.remove_video_visible("dola.mp4", "dola_clean.mp4", mark="dola")
الواجهة البرمجية عالية المستوى تقبل مسار ملف أو مصفوفة NumPy بصيغة BGR. بالنسبة لمدخلات المسار، فإنها
تقرأ أيضًا بيانات الوصف (provenance metadata)، وتحافظ على قناة الشفافية (alpha)، ويمكنها إزالة بيانات الذكاء الاصطناعي الوصفية من
النتيجة المكتوبة.
راجع [دليل واجهة Python البرمجية](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/python-api.md) للإزالة المرئية، وخط أنابيب
`remove_all` و`remove_batch` الكامل، وفحص الوصف، وإزالة
البيانات الوصفية، واستخدام الانتشار (diffusion).
## ComfyUI
توفر الحزمة المنفصلة
[ComfyUI Remove AI Watermarks](https://github.com/wiltodelta/ComfyUI-remove-ai-watermarks)
عُقدًا للإزالة المرئية، والكشف، ومسح المناطق، و
الإزالة غير المرئية.
## قيود مهمة
- غياب الإشارة المحلية يعني "غير معروف"، وليس "نظيف". قد تبقى العلامات المائية
الاحتكارية للبكسلات بعد إزالة البيانات الوصفية.
- الإزالة المرئية تعيد بناء منطقة صغيرة. تعتمد النتائج على الخلفية
ونظام التعبئة المحدد.
- الإزالة غير المرئية تغيّر الصورة بأكملها وقد تغيّر الوجوه أو النصوص أو التفاصيل
الدقيقة.
- الإزالة المرئية للفيديو تتعرف على علامة Sora 2 المتحركة، ومعيّن Veo
الحالي بالإضافة إلى نص `Veo` القديم، وملصق `AI` داخل الصندوق في Seedance، والملصقات الثابتة
Doubao وDola وHailuo AI وKling AI. لا تتعرف على دوامة الزاوية القديمة في Sora Turbo
أو التخطيطات غير المسجلة من تلك المزودات.
يمكن لنظام OpenCV الكلاسيكي أن يلطّخ الخلفيات المنظمة؛ استخدم MI-GAN أو
LaMa عندما تكون جودة الاستعادة مهمة.
- إعادة توليد SynthID للفيديو تغيّر الدقة ومعدل الإطارات وتفاصيل الصورة.
الملف الشخصي المرفق معتمد من جهة موثوقة، لكن لا يوجد مفكك تشفير محلي عام يمكنه
اعتماد مخرجات عشوائية وقت التشغيل. أعد فحص المخرجات المهمة بشكل غير عادي
بعد تغييرات المزود.
- إزالة العلامة المائية غير المرئية تتطلب CUDA. ترفض جميع الملفات الشخصية أي جهاز
آخر عند الإنشاء بدلاً من الرجوع إلى جهاز لا يمكنه تشغيلها.
الإزالة المرئية وإزالة البيانات الوصفية و`identify` تعمل في أي مكان.
- يمكن أن تتغير أنظمة العلامات المائية لدى المزودين. تحقق من المخرجات المهمة باستخدام
أداة التحقق الخاصة بالمزود عندما تكون متاحة.
يستخدم أمر `video invisible` المرفق الملف الشخصي المعتمد `noise_std=0.15`.
أداة البحث المساعدة `scripts/video_synthid_sweep.py` تبني
عنصر تحكم مطابقًا لإعادة الترميز بالإضافة إلى مرشحين مولّدين عبر VAE وتترك
حكم أداة التحقق فارغًا:```bash
uv run --extra video --extra diffusion python scripts/video_synthid_sweep.py input.mp4 -o sweep/
لقياس التكلفة الفعلية للمخرجات، استخدم scripts/video_fidelity_probe.py:
يتم قياس PSNR الخاص بالمحرك قبل تغيير الحجم والترميز، بحيث لا يرى
سوى المسبار الصورة المُسلَّمة.```bash
uv run --extra video python scripts/video_fidelity_probe.py input.mp4 input_clean.mp4
يجب أن تظل عناصر التحكم إيجابية تجاه SynthID قبل أن يُحتسب المرشح السلبي كدليل على الإزالة. في معايرة المقطعين المؤرخة في 2026-07-29، كانت عناصر التحكم المطابقة إيجابية في أداة التحقق من SynthID المدمجة في Gemini؛ وكان المرشح الأقوى سلبيًا على كلا الناقلين، بينما كان مرشح أضعف سلبيًا على أحدهما. لاحقًا، أعاد متابعة عدائية طلبت من Gemini العادي إعادة تفسير نتيجة البكسل إرجاع `UNAVAILABLE`؛ لم تكن تلك المتابعة إعادة تشغيل لأداة التحقق ولا تُبطل الأحكام المدمجة. وفي فحص مقطع كامل بتاريخ 2026-07-31 على عينة Veo عامة مدتها ثماني ثوانٍ، وُجد أن `0.10` ما زال مكتشفًا بينما `0.15` غير مكتشف، لذا أصبح `0.15` هو الإعداد الافتراضي المعتمد الآن. التجزئات والأحكام القابلة لإعادة الإنتاج لذلك الفحص الكامل — ناقل واحد، صفان — موجودة في `data/evaluations/video-synthid-oracle.csv`. أما معايرة المقطعين السابقة فهي سردية فقط: لم تُسجَّل أحكامها في بيان مُتتبَّع، لذا تعامل مع الإعداد الافتراضي المعتمد على أنه يستند إلى صفوف 2026-07-31.
## التوثيق
ابدأ بـ [فهرس التوثيق](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/index.md).
- [التثبيت](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/installation.md)
- [دليل سطر الأوامر](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/cli.md)
- [واجهة برمجة تطبيقات بايثون](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/python-api.md)
- [الإشارات المدعومة](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/supported-signals.md)
- [القيود المعروفة](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/known-limitations.md)
- [ملاحظات النطاق والسلامة والقانونية](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/legal-and-safety.md)
- [تفاصيل الوحدات الداخلية](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/module-internals.md)
- [الإصدار والتوزيع](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/release-and-distribution.md)
ملاحظات البحث والتجارب التاريخية مُدرجة بشكل منفصل في [فهرس التوثيق](https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks/blob/main/docs/index.md). وهي تشرح القرارات السابقة لكنها لا تُعرّف واجهة برمجة التطبيقات العامة الحالية.
## المساهمة
ثبّت بيئة التطوير وشغّل بوابة المشروع:```bash
uv sync --frozen --extra dev
bash maintain.sh
انظر إلى تفاصيل الوحدة الداخلية قبل تعديل أي نظام فرعي يحتوي على ثوابت موثقة.
الترخيص
Apache 2.0. حقوق النشر 2025-2026 wiltodelta.