Remover Marcas d'Água de IA

Remova marcas de proveniência de IA de imagens e vídeos que você mesmo gerou:

• rótulos visíveis conhecidos, como a marca d'água de brilho do Google Gemini e marcas de texto de fornecedores;
• marcas d'água invisíveis em pixels por meio de disrupção direta de formato local ou regeneração por difusão;
• C2PA, EXIF, XMP, IPTC e metadados de IA relacionados.

O suporte a vídeo abrange identificação de proveniência, limpeza completa de elementos visíveis mais metadados, lotes de diretórios, remoção de marcas visíveis de Sora, Veo, Seedance, Doubao, Dola, Hailuo AI e Kling AI, e regeneração VAE certificada por oráculo para remoção de SynthID em vídeo.

raiw.cc executa esta biblioteca como um serviço hospedado, com a GPU incluída e nada para instalar. A remoção de marcas visíveis e metadados na saída Standard de até 12 MP é gratuita lá; resolução original acima de 12 MP e remoção de marca d'água invisível são pagas.

Este é um projeto de pesquisa sobre sinais de proveniência de IA, para uso lícito em conteúdo que você possui. É fornecido como está, sem garantia ou responsabilidade, e cada usuário é responsável por como o utiliza. Ele não tem como alvo pré-visualizações de agências de banco de imagens ou outras marcas d'água que protegem conteúdo pago de terceiros. Algumas jurisdições, incluindo a China, restringem a remoção de rótulos de IA ou o fornecimento de ferramentas que o façam. Consulte escopo, segurança e notas legais.

Escolha o que você deseja fazer

Objetivo	Comando	GPU
Encontrar sinais de proveniência e marcas d'água	identify	Não
Classificar uma fotografia a partir dos pixels (opcional, não é proveniência)	classify	Não
Remover marcas visíveis conhecidas de IA	visible	Não
Apagar uma região que você selecionar	erase	Não
Remover metadados de IA	metadata	Não
Identificar proveniência de vídeo suportada	video identify	Não
Remover marcas visíveis e metadados de IA de vídeo	video all	Não
Remover metadados de IA de vídeo	video metadata	Não
Remover uma marca visível registrada de IA de vídeo	video visible	Não
Processar um diretório de vídeos	video batch	Depende do modo
Aplicar o perfil calibrado de remoção de SynthID em pixels de vídeo	video invisible	Recomendado
Regenerar uma imagem para interromper marcas d'água invisíveis	invisible	Obrigatório (CUDA)
Executar remoção de elementos visíveis, invisíveis e metadados	all	Recomendado
Processar um diretório	batch	Depende do modo

Declarações InvisMark do Microsoft Paint e Photos são encaminhadas automaticamente para regeneração de pixels. O comando all remove tanto a marca d'água oculta em pixels quanto seu manifesto C2PA vinculado; a remoção apenas de metadados remove somente o manifesto. Uma API Python especializada pode inspecionar e interromper o payload validado local do Watermarker.dll sem difusão.

Modos de instalação

Necessidade	Instalação
Inspeção e remoção de metadados	remove-ai-watermarks
Classificação de fotografia IA versus câmera	remove-ai-watermarks[classify]
Classificação de exportação de origem OpenAI/Google/desconhecida	remove-ai-watermarks[source-classify]
Detecção e remoção de elementos visíveis	remove-ai-watermarks[visible]
Processamento de vídeo visível	remove-ai-watermarks[video]
Remoção de SynthID em vídeo	remove-ai-watermarks[video,diffusion]
Detecção DWT-DCT sem Torch	remove-ai-watermarks[detect]
Disrupção direta local do Paint InvisMark	remove-ai-watermarks[pixels]
Remoção invisível em imagens (requer CUDA)	remove-ai-watermarks[qwen-zimage]
Todos os recursos de produção disponíveis no Python ativo	remove-ai-watermarks[all]

Extras de nível inferior e especializados incluem pixels, heif, trustmark, migan, lama, diffusion, classify-onnx e source-classify. O guia de instalação documenta sua composição exata de dependências, compatibilidade com Python e requisitos de modelo.

Início rápido

Instale a CLI padrão focada em metadados:

uv tool install remove-ai-watermarks

Inspecionar uma imagem:

remove-ai-watermarks identify image.png

Para classificar uma fotografia a partir de pixels (IA versus câmera, provedor opcional), instale o extra e chame classify. identify nunca o inicia:

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

Guia: classificação de pixels de fotos.

Para um sinal leve e abstenível de exportação de origem OpenAI/Google/desconhecida após a remoção de metadados, use a API Python separada. Não é um detector SynthID:

import remove_ai_watermarks as raiw

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

Instale remove-ai-watermarks[source-classify]. Guia: source-pipeline classification.

A proveniência assinada é a rota suportada para o SynthID e o identify a lê. Não existe um detector local de pixels do SynthID no pacote. A investigação sobre um especialista em rede periódica está em scripts/synthid_runtime/ e synthid-detector-research.md.

Para remoção de marca de água visível, instale as dependências de pixels:

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

Em seguida, remova uma marca visível conhecida e os metadados de IA:

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

Remova os metadados sem executar inpainting ou difusão visível:

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

Sem -o, este comando sobrescreve o arquivo de origem no local.

Inspecione ou remova metadados de IA de um arquivo 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