Supprimer les filigranes IA

Supprimez les marques de provenance IA des images et vidéos que vous avez générées vous-même :

• les étiquettes visibles connues telles que le filigrane en forme d'étincelle de Google Gemini et les marques textuelles des fournisseurs ;
• les filigranes pixel invisibles via une perturbation directe du format local ou une régénération par diffusion ;
• les métadonnées C2PA, EXIF, XMP, IPTC et les métadonnées IA associées.

La prise en charge vidéo couvre l'identification de provenance, le nettoyage complet des marques visibles et des métadonnées, les traitements par lots de répertoires, la suppression des marques visibles de Sora, Veo, Seedance, Doubao, Dola, Hailuo AI et Kling AI, ainsi que la régénération VAE certifiée par oracle pour la suppression du SynthID vidéo.

raiw.cc exécute cette bibliothèque en tant que service hébergé, avec le GPU inclus et rien à installer. La suppression des marques visibles et des métadonnées en sortie Standard jusqu'à 12 MP y est gratuite ; la résolution d'origine au-delà de 12 MP et la suppression des filigranes invisibles sont payantes.

Il s'agit d'un projet de recherche sur les signaux de provenance IA, destiné à un usage licite sur du contenu que vous possédez. Il est fourni tel quel, sans garantie ni responsabilité, et chaque utilisateur est responsable de la manière dont il l'utilise. Il ne cible pas les aperçus d'agences de stock ou d'autres filigranes qui protègent du contenu payant tiers. Certaines juridictions, notamment la Chine, restreignent la suppression des étiquettes IA ou la fourniture d'outils à cette fin. Voir portée, sécurité et notes juridiques.

Choisissez ce que vous voulez faire

Objectif	Commande	GPU
Trouver les signaux de provenance et les filigranes	identify	Non
Classer une photographie à partir des pixels (opt-in, pas de provenance)	classify	Non
Supprimer les marques IA visibles connues	visible	Non
Effacer une région que vous sélectionnez	erase	Non
Supprimer les métadonnées IA	metadata	Non
Identifier la provenance vidéo prise en charge	video identify	Non
Supprimer les marques visibles et les métadonnées IA d'une vidéo	video all	Non
Supprimer les métadonnées IA d'une vidéo	video metadata	Non
Supprimer une marque IA visible enregistrée d'une vidéo	video visible	Non
Traiter un répertoire de vidéos	video batch	Dépend du mode
Appliquer le profil calibré de suppression du SynthID des pixels vidéo	video invisible	Recommandé
Régénérer une image pour perturber les filigranes invisibles	invisible	Requis (CUDA)
Exécuter la suppression des marques visibles, invisibles et des métadonnées	all	Recommandé
Traiter un répertoire	batch	Dépend du mode

Les déclarations InvisMark de Microsoft Paint et Photos sont automatiquement redirigées vers la régénération des pixels. La commande all supprime à la fois le filigrane pixel caché et son manifeste C2PA lié ; la suppression des métadonnées seule ne retire que le manifeste. Une API Python spécialisée peut inspecter et perturber la charge utile locale validée Watermarker.dll sans diffusion.

Modes d'installation

Besoin	Installation
Inspection et suppression des métadonnées	remove-ai-watermarks
Classification photographie IA versus appareil photo	remove-ai-watermarks[classify]
Classification d'export source OpenAI/Google/inconnu	remove-ai-watermarks[source-classify]
Détection et suppression des marques visibles	remove-ai-watermarks[visible]
Traitement vidéo des marques visibles	remove-ai-watermarks[video]
Suppression du SynthID vidéo	remove-ai-watermarks[video,diffusion]
Détection DWT-DCT sans Torch	remove-ai-watermarks[detect]
Perturbation directe locale de Paint InvisMark	remove-ai-watermarks[pixels]
Suppression des filigranes invisibles d'image (nécessite CUDA)	remove-ai-watermarks[qwen-zimage]
Toutes les fonctionnalités de production disponibles sur le Python actif	remove-ai-watermarks[all]

Les extras de niveau inférieur et spécialisés incluent pixels, heif, trustmark, migan, lama, diffusion, classify-onnx et source-classify. Le guide d'installation documente leur composition exacte en dépendances, leur compatibilité Python et leurs exigences de modèles.

Démarrage rapide

Installez la CLI par défaut axée sur les métadonnées :

uv tool install remove-ai-watermarks

Inspecter une image :

remove-ai-watermarks identify image.png

Pour classifier une photographie à partir des pixels (IA versus appareil photo, fournisseur facultatif), installez l'extra et appelez classify. identify ne le démarre jamais :

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

Guide : classification de pixels de photos.

Pour un signal léger et avec abstention d'export de source OpenAI/Google/inconnue après suppression des métadonnées, utilisez l'API Python séparée. Ce n'est pas un détecteur SynthID :

import remove_ai_watermarks as raiw

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

Installez remove-ai-watermarks[source-classify]. Guide : classification du pipeline source.

La provenance signée est la voie prise en charge pour SynthID et identify la lit. Il n'existe pas de détecteur de pixels SynthID local dans le paquet. La recherche sur un expert en réseau périodique se trouve dans scripts/synthid_runtime/ et synthid-detector-research.md.

Pour la suppression de filigrane visible, installez les dépendances de pixels :

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

Ensuite, supprimez une marque visible connue et les métadonnées d'IA :

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

Supprimer les métadonnées sans exécuter d'inpainting ni de diffusion visibles :

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

Sans -o, cette commande écrase la source sur place.

Inspecter ou supprimer les métadonnées IA d'un fichier MP4, MOV, M4V, WebM, MKV, AVI ou FLV :

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