AI वॉटरमार्क हटाएँ

आपके द्वारा स्वयं जनरेट की गई छवियों और वीडियो से AI प्रोवेनेंस मार्क हटाएँ:

• ज्ञात दृश्य लेबल जैसे Google Gemini स्पार्कल वॉटरमार्क और विक्रेता टेक्स्ट मार्क;
• प्रत्यक्ष स्थानीय-फ़ॉर्मेट व्यवधान या डिफ्यूज़न पुनर्जनन के माध्यम से अदृश्य पिक्सेल वॉटरमार्क;
• C2PA, EXIF, XMP, IPTC, और संबंधित AI मेटाडेटा।

वीडियो समर्थन में प्रोवेनेंस पहचान, पूर्ण दृश्य-प्लस-मेटाडेटा सफ़ाई, निर्देशिका बैच, दृश्य Sora, Veo, Seedance, Doubao, Dola, Hailuo AI, और Kling AI मार्क हटाना, और वीडियो SynthID हटाने के लिए oracle-प्रमाणित VAE पुनर्जनन शामिल है।

raiw.cc इस लाइब्रेरी को एक होस्टेड सेवा के रूप में चलाता है, जिसमें GPU शामिल है और कुछ भी इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है। Standard आउटपुट पर 12 MP तक दृश्य मार्क और मेटाडेटा हटाना वहाँ मुफ़्त है; 12 MP से ऊपर मूल रिज़ॉल्यूशन और अदृश्य वॉटरमार्क हटाना सशुल्क है।

यह AI प्रोवेनेंस सिग्नल्स पर एक शोध परियोजना है, जो आपके स्वामित्व वाली सामग्री पर वैध उपयोग के लिए है। यह जैसा है वैसा प्रदान किया गया है, बिना किसी वारंटी या दायित्व के, और प्रत्येक उपयोगकर्ता इसके उपयोग के तरीके के लिए स्वयं ज़िम्मेदार है। यह स्टॉक एजेंसी पूर्वावलोकन या तीसरे पक्ष की सशुल्क सामग्री की रक्षा करने वाले अन्य वॉटरमार्क को लक्षित नहीं करता है। कुछ न्यायक्षेत्र, जिनमें चीन शामिल है, AI लेबल हटाने या ऐसा करने वाले टूल की आपूर्ति को प्रतिबंधित करते हैं। देखें scope, safety, and legal notes।

चुनें कि आप क्या करना चाहते हैं

लक्ष्य	कमांड	GPU
प्रोवेनेंस सिग्नल और वॉटरमार्क खोजें	identify	नहीं
पिक्सेल से फ़ोटोग्राफ़ वर्गीकृत करें (opt-in, प्रोवेनेंस नहीं)	classify	नहीं
ज्ञात दृश्य AI मार्क हटाएँ	visible	नहीं
आपके द्वारा चुने गए क्षेत्र को मिटाएँ	erase	नहीं
AI मेटाडेटा हटाएँ	metadata	नहीं
समर्थित वीडियो प्रोवेनेंस पहचानें	video identify	नहीं
वीडियो से दृश्य मार्क और AI मेटाडेटा हटाएँ	video all	नहीं
वीडियो से AI मेटाडेटा हटाएँ	video metadata	नहीं
वीडियो से पंजीकृत दृश्य AI मार्क हटाएँ	video visible	नहीं
वीडियो की एक निर्देशिका संसाधित करें	video batch	मोड पर निर्भर
कैलिब्रेटेड वीडियो-पिक्सेल SynthID-हटाने प्रोफ़ाइल लागू करें	video invisible	अनुशंसित
अदृश्य वॉटरमार्क बाधित करने के लिए छवि पुनर्जनित करें	invisible	आवश्यक (CUDA)
दृश्य, अदृश्य, और मेटाडेटा हटाना चलाएँ	all	अनुशंसित
एक निर्देशिका संसाधित करें	batch	मोड पर निर्भर

Microsoft Paint और Photos InvisMark घोषणाएँ स्वचालित रूप से पिक्सेल पुनर्जनन पर रूट की जाती हैं। all कमांड छिपे हुए पिक्सेल वॉटरमार्क और उसके लिंक्ड C2PA मैनिफ़ेस्ट दोनों को हटाता है; अकेले मेटाडेटा स्ट्रिपिंग केवल मैनिफ़ेस्ट को हटाती है। एक विशेषीकृत Python API डिफ्यूज़न के बिना मान्य स्थानीय Watermarker.dll पेलोड का निरीक्षण और व्यवधान कर सकता है।

इंस्टॉलेशन मोड

आवश्यकता	इंस्टॉल
मेटाडेटा निरीक्षण और स्ट्रिपिंग	remove-ai-watermarks
फ़ोटोग्राफ़ AI-बनाम-कैमरा वर्गीकरण	remove-ai-watermarks[classify]
OpenAI/Google/अज्ञात स्रोत-निर्यात वर्गीकरण	remove-ai-watermarks[source-classify]
दृश्य पहचान और हटाना	remove-ai-watermarks[visible]
दृश्य वीडियो प्रसंस्करण	remove-ai-watermarks[video]
वीडियो SynthID हटाना	remove-ai-watermarks[video,diffusion]
Torch-मुक्त DWT-DCT पहचान	remove-ai-watermarks[detect]
प्रत्यक्ष स्थानीय Paint InvisMark व्यवधान	remove-ai-watermarks[pixels]
अदृश्य छवि हटाना (CUDA आवश्यक)	remove-ai-watermarks[qwen-zimage]
सक्रिय Python पर उपलब्ध प्रत्येक उत्पादन सुविधा	remove-ai-watermarks[all]

निम्न-स्तरीय और विशेषीकृत extras में pixels, heif, trustmark, migan, lama, diffusion, classify-onnx, और source-classify शामिल हैं। installation guide उनकी सटीक निर्भरता संरचना, Python संगतता, और मॉडल आवश्यकताओं का दस्तावेज़ीकरण करता है।

त्वरित शुरुआत

मेटाडेटा-केंद्रित डिफ़ॉल्ट CLI इंस्टॉल करें:

uv tool install remove-ai-watermarks

एक छवि का निरीक्षण करें:

remove-ai-watermarks identify image.png

पिक्सेल से एक फ़ोटोग्राफ़ को वर्गीकृत करने के लिए (AI बनाम कैमरा, वैकल्पिक प्रदाता), अतिरिक्त इंस्टॉल करें और classify को कॉल करें। identify इसे कभी शुरू नहीं करता:

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

Guide: photo pixel classification.

मेटाडेटा हटाने के बाद एक हल्के, परहेज़ करने वाले OpenAI/Google/अज्ञात स्रोत-निर्यात संकेत के लिए, अलग Python API का उपयोग करें। यह SynthID डिटेक्टर नहीं है:

import remove_ai_watermarks as raiw

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

remove-ai-watermarks[source-classify] इंस्टॉल करें। गाइड: source-pipeline classification.

Signed provenance, SynthID के लिए समर्थित मार्ग है और identify इसे पढ़ता है। पैकेज में कोई स्थानीय SynthID पिक्सेल डिटेक्टर नहीं है। एक periodic lattice expert पर शोध scripts/synthid_runtime/ में और synthid-detector-research.md में है।

दृश्य वॉटरमार्क हटाने के लिए, पिक्सेल निर्भरताएँ इंस्टॉल करें:

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

फिर एक ज्ञात दृश्यमान चिह्न और AI मेटाडेटा हटाएँ:

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

मेटाडेटा को दृश्यमान इनपेंटिंग या डिफ्यूज़न चलाए बिना हटाएँ:

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

-o के बिना यह कमांड स्रोत को उसी स्थान पर अधिलेखित कर देता है।

MP4, MOV, M4V, WebM, MKV, AVI, या FLV फ़ाइल से AI मेटाडेटा का निरीक्षण करें या उसे हटाएँ:

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

video metadata कमांड वीडियो या ऑडियो स्ट्रीम्स को ट्रांसकोड नहीं करता। ऊपर दिए गए इमेज कमांड के विपरीत, जब -o छोड़ा जाता है तो यह <source>_clean लिखता है और मूल को संरक्षित रखता है। MP4 और MOV निरीक्षण में moov.udta.meta.keys/ilst में मूल TC260 AIGC टैग शामिल होता है, जिसमें मीडिया पेलोड के बाद रखा गया moov भी शामिल है, साथ ही QuickTime-रूप के meta वेरिएंट्स जो Doubao का iOS एक्सपोर्ट लिखता है (एक सीधा moov चाइल्ड के रूप में एक बेयर meta बॉक्स, और एक कीलेस hdlr=mdir मेटाडेटा सूची)। उसी मेटाडेटा-सूची संरचना में कीड workflow और prompt प्रविष्टियाँ भी पहचानी और हटाई जाती हैं, जिसमें ComfyUI एक्सपोर्ट भी शामिल हैं। MKV और WebM निरीक्षण मानक Segment.Tags.Tag.SimpleTag प्लेसमेंट को पढ़ता है। AVI LIST/INFO/AIGC का उपयोग करता है, जबकि FLV script.onMetaData.AIGC का उपयोग करता है। गैर-ISOBMFF फॉर्मेट्स को हटाने के लिए स्ट्रीम कॉपी के साथ रीमक्स किया जाता है।

किसी फ़ाइल की पहचान करने या साफ़ करने के लिए उत्पाद-उन्मुख वीडियो पथ का उपयोग करें: