remove-ai-watermarks: 一個用於從圖像中去除可見疊加層、不可見頻域浮水印及 AI 來源元數據的全面工具

它解決了什麼問題

此工具可從圖像中移除ทั้ง可見與不可見的 AI 生成浮水印及來源元數據。其設計旨在讓用戶對自己生成的內容擁有自主權，從 Google Gemini、DALL-E、Stable Diffusion 和 Adobe Firefly 等模型中去除標籤，而無需依賴圖庫照片移除工具。

工作原理

該專案根據浮水印類型採用不同的技術：

• 可見浮水印： 對於已知標記（例如 Gemini 星星圖案或 Samsung Galaxy AI 標籤），它使用 reverse-alpha blending。此過程使用擷取的 alpha map 來恢復原始像素，而不是透過 inpainting 進行猜測。對於任意 logo，它提供使用 cv2 或 big-LaMa inpainting 的通用區域擦除功能。
• 不可見浮水印： 為了移除像 SynthID、StableSignature 和 TreeRing 等模式，該工具使用 diffusion-based regeneration。它將圖像編碼到潛在空間（latent space），添加噪聲，然後使用 SDXL 或 Qwen-Image 流水線進行去噪。預設使用 Canny ControlNet 來在此過程中保留面部和文本的結構。
• 元數據： 它從各種文件格式（PNG、JPEG、AVIF、HEIF、MP4 等）中剝離 C2PA manifests、EXIF/XMP 標籤以及其他 AI 披露標籤。

對象是誰

生成 AI 圖像並希望從自己的輸出中移除平台特定品牌、不可見追蹤標記或元數據標籤，以獲得更乾淨最終結果的用戶。

重點功能

• 多模型支持： 目標針對 Gemini、DALL-E 3、Stable Diffusion、FLUX、Adobe Firefly 等的浮水印。
• 結構保留： 使用 ControlNet 在移除不可見浮水印的同時，保持文本和面部結構的清晰度。
• 全面檢測： 包含一個 identify 命令來報告來源平台以及檢測到的浮水印完整清單。
• 靈活的流水線： 提供多種再生流水線，包括 SDXL 和用於更好文本保留的實驗性 Qwen-Image (20B)。
• 跨平台： 可透過 Python 離線運行，或透過雲端 Web 介面使用。