KI-Wasserzeichen entfernen

Entfernen Sie KI-Herkunftskennzeichnungen aus Bildern und Videos, die Sie selbst erstellt haben:

• bekannte sichtbare Kennzeichnungen wie das Google Gemini Sparkle-Wasserzeichen und Anbieter-Textmarkierungen;
• unsichtbare Pixel-Wasserzeichen durch direkte lokale Formatstörung oder Diffusions-Regeneration;
• C2PA-, EXIF-, XMP-, IPTC- und verwandte KI-Metadaten.

Die Video-Unterstützung umfasst die Identifizierung von Herkunftsnachweisen, die vollständige Bereinigung von sichtbaren Markierungen und Metadaten, Verzeichnis-Batches, die Entfernung sichtbarer Markierungen von Sora, Veo, Seedance, Doubao, Dola, Hailuo AI und Kling AI sowie die oracle-zertifizierte VAE-Regeneration zur Entfernung von Video-SynthID.

raiw.cc betreibt diese Bibliothek als gehosteten Dienst, mit inkludierter GPU und ohne Installation. Die Entfernung sichtbarer Markierungen und Metadaten bei Standard-Ausgabe bis zu 12 MP ist dort kostenlos; Originalauflösung über 12 MP und die Entfernung unsichtbarer Wasserzeichen sind kostenpflichtig.

Dies ist ein Forschungsprojekt zu KI-Herkunftssignalen, für die rechtmäßige Nutzung bei Inhalten, die Ihnen gehören. Es wird wie besehen bereitgestellt, ohne Gewährleistung oder Haftung, und jeder Nutzer ist selbst dafür verantwortlich, wie er es verwendet. Es richtet sich nicht gegen Vorschauen von Stock-Agenturen oder andere Wasserzeichen, die kostenpflichtige Inhalte Dritter schützen. Einige Rechtsordnungen, darunter China, schränken die Entfernung von KI-Kennzeichnungen oder die Bereitstellung entsprechender Tools ein. Siehe Umfang, Sicherheit und rechtliche Hinweise.

Wählen Sie, was Sie tun möchten

Ziel	Befehl	GPU
Herkunftssignale und Wasserzeichen finden	identify	Nein
Ein Foto anhand von Pixeln klassifizieren (Opt-in, keine Herkunft)	classify	Nein
Bekannte sichtbare KI-Markierungen entfernen	visible	Nein
Einen von Ihnen ausgewählten Bereich löschen	erase	Nein
KI-Metadaten entfernen	metadata	Nein
Unterstützte Video-Herkunftsnachweise identifizieren	video identify	Nein
Sichtbare Markierungen und KI-Metadaten aus Video entfernen	video all	Nein
KI-Metadaten aus Video entfernen	video metadata	Nein
Eine registrierte sichtbare KI-Markierung aus Video entfernen	video visible	Nein
Ein Verzeichnis mit Videos verarbeiten	video batch	Abhängig vom Modus
Das kalibrierte Video-Pixel-SynthID-Entfernungsprofil anwenden	video invisible	Empfohlen
Ein Bild regenerieren, um unsichtbare Wasserzeichen zu stören	invisible	Erforderlich (CUDA)
Sichtbare, unsichtbare und Metadaten-Entfernung ausführen	all	Empfohlen
Ein Verzeichnis verarbeiten	batch	Abhängig vom Modus

Microsoft Paint- und Photos-InvisMark-Deklarationen werden automatisch an die Pixel-Regeneration weitergeleitet. Der Befehl all entfernt sowohl das verborgene Pixel-Wasserzeichen als auch sein verknüpftes C2PA-Manifest; das alleinige Metadaten-Stripping entfernt nur das Manifest. Eine spezialisierte Python-API kann die validierte lokale Watermarker.dll-Nutzlast ohne Diffusion inspizieren und stören.

Installationsmodi

Bedarf	Installation
Metadaten-Inspektion und -Entfernung	remove-ai-watermarks
Klassifizierung Foto: KI versus Kamera	remove-ai-watermarks[classify]
Klassifizierung von OpenAI/Google/unbekannten Quell-Exporten	remove-ai-watermarks[source-classify]
Sichtbare Erkennung und Entfernung	remove-ai-watermarks[visible]
Sichtbare Videoverarbeitung	remove-ai-watermarks[video]
Video-SynthID-Entfernung	remove-ai-watermarks[video,diffusion]
Torch-freie DWT-DCT-Erkennung	remove-ai-watermarks[detect]
Direkte lokale Paint-InvisMark-Störung	remove-ai-watermarks[pixels]
Unsichtbare Bildentfernung (benötigt CUDA)	remove-ai-watermarks[qwen-zimage]
Alle Produktionsfunktionen, die im aktiven Python verfügbar sind	remove-ai-watermarks[all]

Niedrigschwelligere und spezialisierte Extras umfassen pixels, heif, trustmark, migan, lama, diffusion, classify-onnx und source-classify. Die Installationsanleitung dokumentiert deren genaue Abhängigkeitszusammensetzung, Python-Kompatibilität und Modellanforderungen.

Schnellstart

Installieren Sie die metadatenfokussierte Standard-CLI:

uv tool install remove-ai-watermarks

Ein Image inspizieren:

remove-ai-watermarks identify image.png

Um ein Foto anhand von Pixeln zu klassifizieren (KI versus Kamera, optionaler Anbieter), installiere das Extra und rufe classify auf. identify startet es nie:

uv tool install --force "remove-ai-watermarks[classify]"
remove-ai-watermarks classify image.png

Anleitung: Foto-Pixel-Klassifizierung.

Für ein leichtgewichtiges, sich enthaltendes OpenAI/Google/unbekanntes Quell-Export-Signal nach der Metadaten-Entfernung verwenden Sie die separate Python-API. Es ist kein SynthID-Detektor:

import remove_ai_watermarks as raiw

result = raiw.classify_source("image.png")
print(result.label, result.reason)

Installiere remove-ai-watermarks[source-classify]. Anleitung: source-pipeline classification.

Signierte Provenienz ist der unterstützte Weg für SynthID und identify liest sie. Es gibt keinen lokalen SynthID-Pixeldetektor im Paket. Forschung zu einem periodischen Gitter-Experten befindet sich in scripts/synthid_runtime/ und synthid-detector-research.md.

Für die Entfernung sichtbarer Wasserzeichen installiere die Pixel-Abhängigkeiten:

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

Dann entferne eine bekannte sichtbare Markierung und KI-Metadaten:

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

Metadaten entfernen, ohne sichtbares Inpainting oder Diffusion auszuführen:

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

Ohne -o überschreibt dieser Befehl die Quelldatei direkt.

KI-Metadaten aus einer MP4-, MOV-, M4V-, WebM-, MKV-, AVI- oder FLV-Datei untersuchen oder entfernen:

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