إزالة علامات الذكاء الاصطناعي المائية

أزل علامات مصدر الذكاء الاصطناعي من الصور ومقاطع الفيديو التي ولّدتها بنفسك:

• التسميات المرئية المعروفة مثل بصيص Gemini وعلامات النص الخاصة بالمزودين؛
• علامات البكسل غير المرئية عبر إعادة التوليد بالانتشار؛
• بيانات C2PA وEXIF وXMP وIPTC الوصفية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

يشمل دعم الفيديو: تحديد المصدر، والتنظيف الكامل للمرئي مع البيانات الوصفية، ومعالجة المجلدات، وإزالة العلامات المرئية لـ Sora وVeo وSeedance وDola وHailuo وKling، وإعادة توليد VAE المعتمدة من المرجع لإزالة SynthID من الفيديو.

جرّبه عبر الإنترنت على raiw.cc إذا كنت لا تريد تثبيت Python أو تشغيل نماذج الانتشار محليًا.

هذا المشروع مخصص للاستخدام القانوني على المحتوى الذي تملكه. لا يستهدف معاينات وكالات الصور أو غيرها من العلامات المائية التي تحمي محتوى مدفوعًا تابعًا لأطراف ثالثة. راجع ملاحظات النطاق والسلامة والقانونية.

اختر ما تريد القيام به

أوضاع التثبيت

تشمل الإضافات المتخصصة ومنخفضة المستوى pixels وheif وtrustmark وmigan وlama وdiffusion. يوثّق دليل التثبيت تركيبة تبعياتها الدقيقة ومتطلبات نماذجها.

بدء سريع

ثبّت واجهة الأوامر الافتراضية المركّزة على البيانات الوصفية:

uv tool install remove-ai-watermarks

افحص صورة:

remove-ai-watermarks identify image.png

لإزالة العلامات المائية المرئية، ثبّت تبعيات البكسل:

uv tool install --force "remove-ai-watermarks[visible]"

ثم أزل علامة مرئية معروفة وبيانات الذكاء الاصطناعي الوصفية:

remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png

أزل البيانات الوصفية دون تشغيل إعادة الرسم المرئي أو الانتشار:

remove-ai-watermarks metadata image.png --remove -o clean.png

دون -o يستبدل هذا الأمر الملف المصدر في مكانه.

افحص أو أزل بيانات الذكاء الاصطناعي الوصفية من ملف MP4 أو MOV أو M4V أو WebM أو MKV أو AVI أو FLV:

remove-ai-watermarks video metadata input.mp4 --check
remove-ai-watermarks video metadata input.mp4 --remove -o clean.mp4

لا يعيد أمر video metadata ترميز تدفقات الفيديو أو الصوت. خلافًا لأمر الصور أعلاه، عند حذف -o يكتب <source>_clean ويحافظ على الأصل. يشمل فحص MP4 وMOV وسم TC260 الأصلي AIGC في moov.udta.meta.keys/ilst، بما في ذلك moov موضوع بعد حمولة الوسائط. يقرأ فحص MKV وWebM الموضع المعياري Segment.Tags.Tag.SimpleTag. يستخدم AVI LIST/INFO/AIGC، بينما يستخدم FLV script.onMetaData.AIGC. تُعاد صياغة الصيغ غير ISOBMFF مع نسخ التدفق عند الإزالة.

استخدم مسار الفيديو الموجّه للإنتاج لتحديد ملف أو تنظيفه:

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

يزيل video all علامة مرئية مسجلة ثابتة عند وجودها ويزيل دائمًا بيانات الذكاء الاصطناعي الوصفية المؤكدة. إذا لم يُعثر على أي من الإشارتين، فإنه يكتب مع ذلك ممرًا عابرًا بنفس الحاوية، فتحصل التطبيقات المستدعِية على عقد إخراج واحد قابل للتنبؤ. إزالة العلامات غير المرئية الاحتكارية من الفيديو مستبعدة افتراضيًا. يختار --invisible ملف SynthID للفيديو المعتمد من المرجع مع ما يستلزمه من فقدان الجودة.

عالج مجلدًا بنفس العقد:

remove-ai-watermarks video batch ./videos --mode all

أزل علامة فيديو مرئية مدعومة:

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

يفحص هذا المسار التسلسل الكامل قبل تغيير البكسلات. يقبل فقط علامة تتكرر في موضع ثابت عبر الإطارات المتجاورة، ثم يعيد استخدام نفس محركات الملء OpenCV أو MI-GAN أو LaMa المستخدمة في إزالة الصور. يُنسخ الصوت دون إعادة ترميز ويُسمح له بالوصول إلى نهايته الطبيعية؛ بينما يُعاد ترميز تدفق الفيديو لأن بكسلاته تتغير. افتراضيًا، تمريرة تدفق بصري محروسة تحاذي حركيًا التعبئة المقبولة السابقة وتدمجها فقط عندما يتوافق سياق المصدر المجاور؛ استخدم --no-temporal-consistency لتعطيل ذلك. يحافظ الترميز على أخذ عينات كروما المصدر بدقة 8-بت المدعومة، ووسوم الألوان، ومقياس زمن مسار MP4/MOV بدلًا من الاعتماد على افتراضات ffmpeg الضمنية raw-BGR. تُحفظ فترات الإطارات المتغيرة عبر جسر NUT في الذاكرة ذي الطوابع الزمنية بدلًا من تسويتها إلى متوسط معدل الإطارات. تُحتفظ طوابع بدء المصدر غير الصفرية مع إزاحة الصوت المنسوخ. يفحص --mark auto الافتراضي كل المزودين في تمريرة فك ترميز واحدة ويختار أول تطابق ثابت وفق ترتيب الخصوصية الموضح أدناه. مرّر علامة صريحة لتقييد الكشف بمزود واحد. يغطي Sora تميمة Sora 2 المتحركة واسمها التجاري. يغطي Veo كلًا من الماسة ذات النقاط الأربع الحالية ونص Veo القديم. يغطي Seedance تسمية AI المؤطرة، ويغطي Dola نص Dola AI الثابت، ويغطي Hailuo التسمية المركبة MINIMAX | hailuo AI، ويغطي Kling تسمية KLING AI أسفل اليمين مع لاحقة الإصدار الخاصة بها. يُنشر الترميز المكتمل ذريًا. لا يُكتب أي إخراج عند عدم العثور على علامة ثابتة. تُرفض مدخلات HDR وPQ/HLG والأعلى من 8-بت قبل الترميز بدلًا من خفضها بصمت عبر حدود OpenCV ذات 8-بت BGR.

أزل SynthID من الفيديو:

uv tool install --force "remove-ai-watermarks[video,diffusion]"
remove-ai-watermarks video invisible input.mp4 -o clean.mp4

يعيد هذا المسار توليد التسلسل الكامل بحقل ضوضاء كامن واحد مشترك عبر الزمن، وينسخ الصوت كاملًا، ويزيل بيانات المصدر الوصفية، وينشر الترميز المكتمل ذريًا. اجتاز ملف noise_std=0.15 الافتراضي معايرة الحاملين المزدوجين وفحص مرجع Veo العام الكامل لثماني ثوانٍ. لا تنشر Google وحدة فك ترميز محلية، لذا يبقى فحص مزود جديد مفيدًا للملفات المهمة بشكل غير اعتيادي أو بعد تغييرات المزود، لكنه ليس حالة نتيجة المنتج.

لإزالة العلامات المائية غير المرئية، ثبّت الإضافة qwen-zimage. يلزم وجود GPU من NVIDIA: كلا الملفين خاصان بـ CUDA فقط، ولا يوجد بديل CPU أو MPS.

uv tool install --force "remove-ai-watermarks[qwen-zimage]"
remove-ai-watermarks invisible image.png -o clean.png

إذا لم تستطع أدوات الكشف المحلية تأكيد وجود علامة مائية غير مرئية لكنك تعرف أن الصورة جاءت من مولّد ذكاء اصطناعي، أضف --force:

remove-ai-watermarks invisible image.png -o clean.png --force

راجع دليل التثبيت لتثبيت Homebrew وuv والميزات الاختيارية وإعداد التطوير.

أمثلة

علامة Gemini المرئية

قبل	بعد

إزالة غير مرئية عالية الجودة

qwen-zimage هو الملف الافتراضي: تمريرة Qwen-Image-2512 Lightning تحت Canny ControlNet، تليها إصلاح Z-Image بقناع SAM لأي وجه مكتشف. البديل sdxl-zimage يستبدل المرحلة العامة بـ SDXL ويحافظ على نفس مرحلة الوجه. كلاهما خاص بـ CUDA فقط.

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

مثال Gemini قبل	مثال Gemini بعد

فُحصت ملفات الإخراج هذه بالضبط باستخدام أدوات تحقق المزود المطابقة. تنطبق هذه النتيجة على هذه الملفات، وليس على كل بذرة أو صورة أو إصدار علامة مائية مستقبلي.

وصفات شائعة

أزل كل علامة مرئية مكتشفة

remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png

يفحص --mark auto الافتراضي كل العلامات المرئية المسجلة ويزيل كل تطابق. إذا كانت العلامة مرئية لك لكن أداة الكشف أخطأتها، حدد منطقتها صراحة:

remove-ai-watermarks erase image.png \
  --region 1640,1930,400,100 \
  -o clean.png

يستخدم --region الصيغة x,y,width,height ويمكن تكراره.

استخدم محرك ملء تعلّمي

تستخدم إضافة visible إعادة رسم OpenCV عند عدم تثبيت محرك تعلّمي. للخلفيات الأكثر صعوبة، تتضمن إضافات المحركات التعلّمية نفس تبعيات البكسل تلقائيًا:

uv tool install --force "remove-ai-watermarks[migan]"
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png --backend migan

uv tool install --force "remove-ai-watermarks[lama]"
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png --backend lama

قلل استخدام ذاكرة CUDA

remove-ai-watermarks invisible image.png -o clean.png \
  --cpu-offload --force

يخفف تفريغ CPU ضغط ذاكرة CUDA بنقل مكونات النموذج بين CPU وGPU، على حساب السرعة.

عالج مجلدًا

remove-ai-watermarks batch ./images --mode visible
remove-ai-watermarks batch ./images --mode all

ما يمكن للأداة التعرف عليه

يشمل دعم العلامات المرئية:

• بصيص Google Gemini وNano Banana؛
• تسميات Doubao وJimeng وQwen وKling وYuanbao وBaidu وLibLibAI وRunningHub؛
• نسخة تسمية معايرة واحدة من Samsung Galaxy AI.

يغطي فحص البيانات الوصفية والمصدر C2PA وEXIF وXMP وIPTC ومعاملات المولّد الشائعة وتسميات الصين TC260 AIGC والعديد من الإشارات الخاصة بالمزودين. تضيف وحدات فك ترميز اختيارية دعمًا للعلامات المائية المفتوحة DWT-DCT وAdobe TrustMark.

مصفوفة الدعم الدقيقة، بما في ذلك حدود الإعدادات الإقليمية وأدوات الكشف المهمة، موجودة في الإشارات المدعومة.

كيف يعمل

تتبع الإزالة المرئية ثلاث خطوات:

1. اكتشف علامة مسجلة في منطقتها المتوقعة.
2. أنشئ قناعًا حول العلامة.
3. املأ المنطقة المقنعة فقط باستخدام OpenCV أو MI-GAN أو LaMa.

تستخدم إزالة البيانات الوصفية إزالة واعية بصيغة الملف. تحافظ إزالة بيانات JPEG الوصفية على مسح الصورة المشفَّر بدلًا من إعادة ضغطه. تُفرَّغ قيم TC260 الأصلية في MP4/MOV دون تغيير أحجام الصناديق أو إزاحات الوسائط. تستخدم الحاويات المدعومة الأخرى مسار البيانات الوصفية المقابل لها.

الإزالة غير المرئية مختلفة. إنها تعيد توليد الصورة عبر خط أنابيب انتشار لتعطيل العلامات المائية في نطاق البكسل ونطاق التردد. يغيّر هذا الصورة ولا يمكنه ضمان أن أداة تحقق احتكارية سترفض كل مخرج.

راجع الإشارات المدعومة والقيود المعروفة للحدود التقنية الكاملة.

Python API

تتطلب واجهة الإزالة المرئية remove-ai-watermarks[visible].

import remove_ai_watermarks as raiw

result, removed = raiw.remove_visible("watermarked.png", "clean.png")
print(removed)

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")

تقبل واجهة المستوى العالي مسار ملف أو مصفوفة NumPy بصيغة BGR. لمدخلات المسار، تقرأ أيضًا بيانات المصدر الوصفية، وتحافظ على قناة ألفا، ويمكنها إزالة بيانات الذكاء الاصطناعي الوصفية من النتيجة المكتوبة.

راجع دليل Python API للإزالة المرئية، وخط أنابيب remove_all وremove_batch الكامل، وفحص المصدر، وإزالة البيانات الوصفية، واستخدام الانتشار.

ComfyUI

توفر الحزمة المنفصلة ComfyUI Remove AI Watermarks عقدًا للإزالة المرئية والكشف ومسح المناطق والإزالة غير المرئية.

قيود مهمة

• غياب إشارة محلية يعني غير معروف، وليس نظيفًا. قد تبقى علامات بكسل مائية احتكارية بعد إزالة البيانات الوصفية.
• تعيد الإزالة المرئية بناء منطقة صغيرة. تعتمد النتائج على الخلفية ومحرك الملء المختار.
• تغيّر الإزالة غير المرئية الصورة كاملة وقد تغيّر الوجوه أو النص أو التفاصيل الدقيقة.
• تتعرّف إزالة الفيديو المرئية على الاسم التجاري المتحرك Sora 2، وماسة Veo الحالية بالإضافة إلى نص Veo القديم، وتسمية Seedance AI المؤطرة، وتسميات Dola وHailuo وKling الثابتة. لا تتعرّف على دوامة زاوية Sora Turbo القديمة أو التخطيطات غير المسجلة من هؤلاء المزودين. يمكن لمحرك OpenCV التقليدي تلطيخ الخلفيات المنظمة؛ استخدم MI-GAN أو LaMa عندما تكون جودة الاستعادة مهمة.
• تُغيّر إعادة توليد SynthID من الفيديو الدقة ومعدل الإطارات وتفاصيل الصورة. الملف المُرفق معتمد من المرجع، لكن لا يمكن لوحدة فك ترميز محلية عامة اعتماد أي مخرج عشوائي وقت التشغيل. أعد فحص المخرجات المهمة بشكل غير اعتيادي بعد تغييرات المزود.
• تتطلب إزالة العلامات المائية غير المرئية CUDA. يرفض كلا الملفين أي جهاز آخر عند الإنشاء بدلًا من الرجوع إلى جهاز لا يمكنه تشغيلهما. لا تزال الإزالة المرئية وإزالة البيانات الوصفية وidentify تعمل في أي مكان.
• يمكن أن تتغير أنظمة العلامات المائية لدى المزودين. تحقق من المخرجات المهمة بأداة تحقق المزود نفسها عند توفّرها.

يستخدم أمر video invisible المُرفق ملف noise_std=0.15 المعتمد. تبني أداة البحث المرافقة scripts/video_synthid_sweep.py عنصر تحكم مطابقًا بإعادة ترميز بالإضافة إلى مرشحين مُعاد توليدهم عبر VAE وتترك حكم أداة التحقق فارغًا:

uv run --extra video --extra diffusion python scripts/video_synthid_sweep.py input.mp4 -o sweep/

لتقييم ما كلفه الناتج فعلًا، استخدم scripts/video_fidelity_probe.py: يُقاس PSNR الخاص بالمحرك قبل تغيير الحجم والترميز، فلا يرى الصورة المُسلَّمة سوى المسبار.

uv run --extra video python scripts/video_fidelity_probe.py input.mp4 input_clean.mp4

يجب أن يبقى عنصر التحكم موجبًا لـ SynthID قبل أن يُحتسب المرشح السلبي دليل إزالة. في معايرة المقطعين المؤرخة 2026-07-29، كان عنصرا التحكم المتطابقان موجبَين في أداة تحقق SynthID المدمجة في Gemini؛ وكان المرشح الأقوى سلبيًا على الحاملين معًا، بينما كان مرشح أضعف سلبيًا على أحدهما. أعادت متابعة عدائية لاحقة طلبت من Gemini العادي إعادة تفسير نتيجة البكسل UNAVAILABLE؛ لم تكن تلك المتابعة إعادة تشغيل لأداة التحقق ولا تبطل الأحكام المدمجة. وجد فحص المقطع الكامل المؤرخ 2026-07-31 على عينة Veo عامة من ثماني ثوانٍ أن 0.10 ما زال مكتشفًا و0.15 غير مكتشف، لذلك أصبح 0.15 هو الافتراضي المعتمد الآن. التجزئات القابلة للتكرار والأحكام موجودة في data/evaluations/video-synthid-oracle.csv.

التوثيق

ابدأ بـفهرس التوثيق.

• التثبيت
• دليل CLI
• Python API
• الإشارات المدعومة
• القيود المعروفة
• ملاحظات النطاق والسلامة والقانونية
• تفاصيل الوحدة الداخلية
• الإصدار والتوزيع

تُدرَج ملاحظات البحث والتجارب التاريخية بشكل منفصل في فهرس التوثيق. تشرح قرارات سابقة لكنها لا تحدّد واجهة API العامة الحالية.

المساهمة

ثبّت بيئة التطوير وشغّل بوابة المشروع:

uv sync --frozen --extra dev
bash maintain.sh

راجع تفاصيل الوحدة الداخلية قبل تغيير نظام فرعي له ثوابت موثقة.

الترخيص

Apache 2.0. حقوق النشر 2025-2026 wiltodelta.