wiltodelta/remove-ai-watermarks

AI watermark remover. CLI and Python library to strip visible and invisible AI watermarks (Gemini / Nano Banana sparkle, SynthID) and provenance metadata (C2PA, EXIF, IPTC) from images.

What it solves

이 도구는 이미지에서 눈에 보이는 AI 생성 워터마크와 보이지 않는 워터마크, 그리고 출처 메타데이터를 모두 제거합니다. 사용자가 직접 만든 콘텐츠에 대한 자율성을 제공하며, Google Gemini, DALL‑E, Stable Diffusion, Adobe Firefly 등 모델의 식별자를 제거하지만 저작권이 있는 스톡 에이전시 워터마크를 목표로 하지는 않습니다.

How it works

프로젝트는 워터마크 유형에 따라 다른 전략을 사용합니다.

  • Visible Watermarks: 알려진 마크(예: Gemini 스파클 또는 Samsung Galaxy AI 라벨)의 레지스트리를 사용합니다. 다중 스케일 정규화 교차 상관(NCC) 탐지기가 마크 위치를 찾고, 풋프린트 마스크를 만든 뒤 cv2, MI-GAN, big-LaMa와 같은 인페인팅 백엔드로 영역을 채웁니다.
  • Invisible Watermarks: SynthID, StableSignature, TreeRing 같은 패턴을 제거하기 위해 확산 기반 재생성 파이프라인을 사용합니다. 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하고 제어된 노이즈를 추가한 뒤(예: SDXL 또는 Qwen-Image 사용) 디노이징하여 주파수 영역 패턴을 깨뜨리면서 이미지 구조를 보존합니다.
  • Metadata Stripping: C2PA 매니페스트, EXIF/XMP 라벨 및 기타 AI 공개 메타데이터를 이미지와 일부 비디오/오디오 컨테이너를 포함한 다양한 파일 형식에서 제거합니다.
  • Universal Eraser: 사용자가 좌표를 지정해 임의의 로고나 객체를 인페인팅할 수 있는 수동 영역 기반 도구를 제공합니다.

Who it’s for

AI 이미지를 생성하고 자체 출력물에서 플랫폼별 브랜딩, 출처 라벨 또는 보이지 않는 추적 워터마크를 제거하여 더 깔끔한 최종 결과물을 얻고자 하는 사용자에게 적합합니다.

Highlights

  • Multi-Model Support: Gemini, DALL‑E 3, Stable Diffusion, FLUX, Adobe Firefly 등 다양한 모델의 워터마크를 처리합니다.
  • Adaptive Removal: 감지된 AI 벤더에 따라 확산 강도를 자동으로 조정합니다(예: OpenAI와 Google에 대해 서로 다른 설정 적용).
  • Structure Preservation: 재생성 과정에서 텍스트와 얼굴 구조를 선명하게 유지하기 위해 Canny ControlNet을 사용합니다.
  • Comprehensive Identification: identify 명령을 통해 출처 플랫폼을 보고하고, 감지된 워터마크와 메타데이터의 전체 목록을 제공합니다.