remove-ai-watermarks v0.41.1
Удаление видимых и невидимых водяных знаков ИИ и метаданных о происхождении из изображений и видео. Python-библиотека и CLI для SynthID, C2PA, EXIF, IPTC, XMP и распространённых маркеров генеративного ИИ.
Удаление AI-водяных знаков
Удаление меток происхождения ИИ с изображений и видео, созданных вами самостоятельно:
- известные видимые метки, такие как блеск-водяной знак Google Gemini и текстовые метки производителей;
- невидимые пиксельные водяные знаки через прямое локальное нарушение формата или диффузионную регенерацию;
- C2PA, EXIF, XMP, IPTC и связанные метаданные ИИ.
Поддержка видео охватывает идентификацию происхождения, полную очистку видимых меток и метаданных, пакетную обработку каталогов, удаление видимых меток Sora, Veo, Seedance, Doubao, Dola, Hailuo AI и Kling AI, а также сертифицированную оракулом VAE-регенерацию для удаления SynthID из видео.
raiw.cc запускает эту библиотеку как хостинговый сервис, с включённым GPU и без необходимости что-либо устанавливать. Удаление видимых меток и метаданных при выводе Standard до 12 МП бесплатно; исходное разрешение выше 12 МП и удаление невидимых водяных знаков платные.
Это исследовательский проект о сигналах происхождения ИИ, предназначенный для законного использования на контенте, которым вы владеете. Он предоставляется как есть, без гарантий или ответственности, и каждый пользователь несёт ответственность за то, как он его использует. Он не нацелен на превью стоковых агентств или другие водяные знаки, защищающие сторонний платный контент. Некоторые юрисдикции, включая Китай, ограничивают удаление меток ИИ или поставку инструментов для этого. См. примечания о сфере применения, безопасности и правовых аспектах.
Выберите, что вы хотите сделать
| Цель | Команда | GPU |
|---|---|---|
| Найти сигналы происхождения и водяные знаки | identify | Нет |
| Классифицировать фотографию по пикселям (опционально, не происхождение) | classify | Нет |
| Удалить известные видимые метки ИИ | visible | Нет |
| Стереть выбранную вами область | erase | Нет |
| Удалить метаданные ИИ | metadata | Нет |
| Идентифицировать поддерживаемое происхождение видео | video identify | Нет |
| Удалить видимые метки и метаданные ИИ из видео | video all | Нет |
| Удалить метаданные ИИ из видео | video metadata | Нет |
| Удалить зарегистрированную видимую метку ИИ из видео | video visible | Нет |
| Обработать каталог видео | video batch | Зависит от режима |
| Применить калиброванный профиль удаления SynthID из видеопикселей | video invisible | Рекомендуется |
| Регенерировать изображение для нарушения невидимых водяных знаков | invisible | Требуется (CUDA) |
| Запустить удаление видимых меток, невидимых водяных знаков и метаданных | all | Рекомендуется |
| Обработать каталог | batch | Зависит от режима |
Объявления InvisMark от Microsoft Paint и Photos автоматически направляются на пиксельную регенерацию. Команда all удаляет как скрытый пиксельный водяной знак, так и связанный с ним манифест C2PA; удаление только метаданных удаляет лишь манифест. Специализированный Python API может исследовать и нарушать валидированную локальную полезную нагрузку Watermarker.dll без диффузии.
Режимы установки
| Потребность | Установка |
|---|---|
| Инспекция и удаление метаданных | remove-ai-watermarks |
| Классификация фотографий ИИ против камеры | remove-ai-watermarks[classify] |
| Классификация экспорта из OpenAI/Google/неизвестного источника | remove-ai-watermarks[source-classify] |
| Обнаружение и удаление видимых меток | remove-ai-watermarks[visible] |
| Обработка видимого видео | remove-ai-watermarks[video] |
| Удаление SynthID из видео | remove-ai-watermarks[video,diffusion] |
| Обнаружение DWT-DCT без Torch | remove-ai-watermarks[detect] |
| Прямое локальное нарушение Paint InvisMark | remove-ai-watermarks[pixels] |
| Удаление невидимых водяных знаков изображений (требуется CUDA) | remove-ai-watermarks[qwen-zimage] |
| Все производственные функции, доступные в активной версии Python | remove-ai-watermarks[all] |
К низкоуровневым и специализированным дополнениям относятся pixels, heif, trustmark, migan, lama, diffusion, classify-onnx и source-classify. Руководство по установке описывает их точный состав зависимостей, совместимость с Python и требования к моделям.
Быстрый старт
Установите CLI по умолчанию, ориентированный на метаданные:
uv tool install remove-ai-watermarks
Проверить образ:
remove-ai-watermarks identify image.png
Чтобы классифицировать фотографию по пикселям (AI или камера, опциональный провайдер),
установите дополнительный компонент и вызовите classify. identify никогда его не запускает:
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[classify]"
remove-ai-watermarks classify image.png
Руководство: классификация пикселей фотографии.
Для получения лёгкого, воздерживающегося от решения сигнала об экспорте из OpenAI/Google/неизвестного источника после удаления метаданных используйте отдельный Python API. Это не детектор SynthID:
import remove_ai_watermarks as raiw
result = raiw.classify_source("image.png")
print(result.label, result.reason)
Установите remove-ai-watermarks[source-classify]. Руководство:
классификация исходного конвейера.
Подписанная провенанс-информация — это поддерживаемый маршрут для SynthID, и identify считывает её.
Локального детектора пикселей SynthID в пакете нет. Исследование
эксперта по периодической решётке находится в scripts/synthid_runtime/ и
synthid-detector-research.md.
Для удаления видимых водяных знаков установите пиксельные зависимости:
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[visible]"
Затем удалите известную видимую метку и метаданные ИИ:
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png
Удаление метаданных без запуска видимого inpainting или диффузии:
remove-ai-watermarks metadata image.png --remove -o clean.png
Без -o эта команда перезаписывает исходный файл на месте.
Просмотр или удаление метаданных AI из файла MP4, MOV, M4V, WebM, MKV, AVI или FLV:
remove-ai-watermarks video metadata input.mp4 --check
remove-ai-watermarks video metadata input.mp4 --remove -o clean.mp4