remove-ai-watermarks v0.41.1
Rimuovi i watermark AI visibili e invisibili e i metadati di provenienza da immagini e video. Libreria Python e CLI per SynthID, C2PA, EXIF, IPTC, XMP e i comuni marchi dell'IA generativa.
Rimuovere i watermark AI
Rimuovi i contrassegni di provenienza AI dalle immagini e dai video che hai generato tu stesso:
- etichette visibili note come il watermark a scintilla di Google Gemini e i contrassegni testuali dei fornitori;
- watermark invisibili a livello di pixel tramite interruzione diretta del formato locale o rigenerazione con diffusione;
- C2PA, EXIF, XMP, IPTC e metadati AI correlati.
Il supporto video copre l'identificazione della provenienza, la pulizia completa di elementi visibili più metadati, le elaborazioni in batch di directory, la rimozione dei contrassegni visibili di Sora, Veo, Seedance, Doubao, Dola, Hailuo AI e Kling AI, e la rigenerazione VAE certificata da oracle per la rimozione di SynthID nei video.
raiw.cc esegue questa libreria come servizio ospitato, con la GPU inclusa e nulla da installare. La rimozione dei contrassegni visibili e dei metadati con output Standard fino a 12 MP è gratuita; la risoluzione originale superiore a 12 MP e la rimozione dei watermark invisibili sono a pagamento.
Questo è un progetto di ricerca sui segnali di provenienza AI, per uso lecito su contenuti di tua proprietà. È fornito così com'è, senza garanzia o responsabilità, e ogni utente è responsabile di come lo utilizza. Non è rivolto alle anteprime delle agenzie di stock o ad altri watermark che proteggono contenuti a pagamento di terzi. Alcune giurisdizioni, inclusa la Cina, limitano la rimozione delle etichette AI o la fornitura di strumenti che lo facciano. Vedi note su ambito, sicurezza e aspetti legali.
Scegli cosa vuoi fare
| Obiettivo | Comando | GPU |
|---|---|---|
| Trovare segnali di provenienza e watermark | identify | No |
| Classificare una fotografia dai pixel (opt-in, non provenienza) | classify | No |
| Rimuovere contrassegni AI visibili noti | visible | No |
| Cancellare una regione selezionata | erase | No |
| Rimuovere i metadati AI | metadata | No |
| Identificare la provenienza video supportata | video identify | No |
| Rimuovere contrassegni visibili e metadati AI dal video | video all | No |
| Rimuovere i metadati AI dal video | video metadata | No |
| Rimuovere un contrassegno AI visibile registrato dal video | video visible | No |
| Elaborare una directory di video | video batch | Dipende dalla modalità |
| Applicare il profilo calibrato di rimozione SynthID sui pixel video | video invisible | Consigliata |
| Rigenerare un'immagine per interrompere i watermark invisibili | invisible | Richiesta (CUDA) |
| Eseguire la rimozione di elementi visibili, invisibili e metadati | all | Consigliata |
| Elaborare una directory | batch | Dipende dalla modalità |
Le dichiarazioni InvisMark di Microsoft Paint e Photos vengono indirizzate automaticamente
alla rigenerazione dei pixel. Il comando all rimuove sia il watermark nascosto nei pixel sia
il suo manifest C2PA collegato; la sola rimozione dei metadati elimina solo il manifest. Un'API Python
specializzata può ispezionare e interrompere il payload locale validato
Watermarker.dll senza diffusione.
Modalità di installazione
| Esigenza | Installazione |
|---|---|
| Ispezione e rimozione dei metadati | remove-ai-watermarks |
| Classificazione fotografica AI-versus-fotocamera | remove-ai-watermarks[classify] |
| Classificazione di esportazioni da OpenAI/Google/fonte sconosciuta | remove-ai-watermarks[source-classify] |
| Rilevamento e rimozione di elementi visibili | remove-ai-watermarks[visible] |
| Elaborazione video visibile | remove-ai-watermarks[video] |
| Rimozione SynthID video | remove-ai-watermarks[video,diffusion] |
| Rilevamento DWT-DCT senza Torch | remove-ai-watermarks[detect] |
| Interruzione diretta di Paint InvisMark locale | remove-ai-watermarks[pixels] |
| Rimozione invisibile su immagini (richiede CUDA) | remove-ai-watermarks[qwen-zimage] |
| Tutte le funzionalità di produzione disponibili sul Python attivo | remove-ai-watermarks[all] |
Gli extra di livello inferiore e specializzati includono pixels, heif, trustmark,
migan, lama, diffusion, classify-onnx e source-classify. La
guida all'installazione documenta la loro esatta
composizione delle dipendenze, la compatibilità con Python e i requisiti dei modelli.
Avvio rapido
Installa la CLI predefinita incentrata sui metadati:
uv tool install remove-ai-watermarks
Ispeziona un'immagine:
remove-ai-watermarks identify image.png
Per classificare una fotografia dai pixel (AI versus fotocamera, provider opzionale),
installa l'extra e chiama classify. identify non lo avvia mai:
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[classify]"
remove-ai-watermarks classify image.png
Guida: photo pixel classification.
Per un segnale leggero e con astensione relativo a esportazioni da fonti OpenAI/Google/sconosciute dopo la rimozione dei metadati, utilizzare la API Python separata. Non è un rilevatore SynthID:
import remove_ai_watermarks as raiw
result = raiw.classify_source("image.png")
print(result.label, result.reason)
Installa remove-ai-watermarks[source-classify]. Guida:
source-pipeline classification.
La provenienza firmata è la via supportata per SynthID e identify la legge.
Non esiste un rilevatore locale di pixel SynthID nel pacchetto. La ricerca su un
esperto di reticolo periodico è in scripts/synthid_runtime/ e
synthid-detector-research.md.
Per la rimozione di watermark visibili, installa le dipendenze pixel:
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[visible]"
Poi rimuovi un watermark visibile noto e i metadati AI:
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png
Rimuovi i metadati senza eseguire inpainting o diffusione visibili:
remove-ai-watermarks metadata image.png --remove -o clean.png
Senza -o questo comando sovrascrive il file sorgente sul posto.
Ispeziona o rimuovi i metadati AI da un file MP4, MOV, M4V, WebM, MKV, AVI o FLV:
remove-ai-watermarks video metadata input.mp4 --check
remove-ai-watermarks video metadata input.mp4 --remove -o clean.mp4