一款开源、牛逼的去除图片水印神器！
在数字图像处理领域，我们经常会遇到一个问题——如何优雅地移除图片中的水印？
现在，有一个开源项目 watermark-removal 可以轻松解决这个问题。它利用先进的深度学习技术，提供了一种高效且易于使用的解决方案。
简介
watermark-removal 是一个基于深度学习的水印去除工具，它利用先进的卷积神经网络模型，对含有水印的图像进行智能修复，以达到去除水印的效果。
其目标是提供一个易用、高效的去水印解决方案，让用户在不牺牲图像质量的前提下，轻松摆脱烦人的水印困扰。
核心功能
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水印检测：自动识别图像或视频中的水印位置。
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水印去除：使用算法（如修复、插值等）移除水印，尽量还原背景。
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批量处理：支持同时对多张图像或视频进行水印去除。
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用户自定义：允许用户手动调整水印区域或参数，提升去除效果。
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输出无水印文件：处理后的图像或视频保存为新的无水印文件。
部署
克隆项目
gitclonehttps://github.com/zuruoke/watermark-removal
将目录更改为 repo
cdwatermark-removal
由于 Google Colab 使用的是最新的 Tensorflow 2x 版本，而本项目使用的是 1.15.0，因此请降级到 Tensorflow 1.15.0 版本并重启运行时。
pip install tensorflow==1.15.0
安装 tensorflow 工具包 neuralgym。
pip install git+https://github.com/JiahuiYu/neuralgym
使用此链接下载模型目录并将其放在（重命名为，因为有时 google drive 会在下载后自动添加.txt）model/checkpoint.txtcheckpoint
一切就绪！！
现在通过运行文件去除图像上的水印main.py：
!python main.py --image path-to-input-image --output path-to-output-image --checkpoint_dir model/ --watermark_type istock
方案横评
1. WatermarkRemover-AI：全能型选手
核心架构：
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检测端：微软Florence-2视觉大模型，通过开放词汇检测技术识别各类水印
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修复端：LaMA上下文感知修复模型，实现像素级重建
技术亮点：
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双模处理引擎：支持单图即时处理（3-5秒/张）与批量处理
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多尺度特征融合：联合32×32到256×256特征图优化细节
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Alpha通道编辑：实现水印区域透明度精细控制
实测表现：在人物发丝、建筑几何线条等场景修复效果优异
2. WDNet：水印分解新范式
华中科技大学白翔团队提出创新性两阶段生成器：
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第一阶段：全图水印粗分解
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第二阶段：水印区域精优化
颠覆性价值：分离的水印可反哺训练数据，形成自我增强闭环
数据集贡献：构建CLWD数据集（7万张彩色水印图片），填补研究空白
3. WatermarkAttacker：隐形水印克星
首创 “再生攻击” 技术：
\hat{x} = \mathcal{A}\Big( \phi(x_w) + \mathcal{N}(0,\sigma^2 I_d)\Big)
通过嵌入映射→添加噪声→生成重建的三步流程
特别针对不可见数字水印（如版权认证水印）
使用Stable Diffusion作为重建引擎，对抗性强
4. 视频水印专用方案
固定位置水印批量移除：基于OpenCV+NumPy的轻量级方案
工作流程：
gitclonehttps://github.com/lxulxu/WatermarkRemover.git pip install -r requirements.txt python watermark_remover.py# 框选水印区域后自动处理:cite[7]
关键限制：要求所有视频分辨率一致且水印位置固定
效果展示
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