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gemini-watermark去除Gemini水印

Remove visible Gemini AI watermarks from images via reverse alpha blending. Use for cleaning Gemini-generated images, removing the star/sparkle logo watermark, batch watermark removal.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 2.1.0
安全检测
已通过
342
下载量
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概述
安装方式
版本历史

gemini-watermark

Gemini 水印去除工具

使用数学精确的反向Alpha混合技术,从生成的图像中移除可见的Gemini AI水印(星形/闪光标志)。

完全离线运行 — 纯Python实现,无需外部二进制文件下载,无需网络访问。

适用场景

  • - 从AI生成的图像中移除Gemini水印
  • 批量处理包含Gemini生成图像的目录
  • 在发布或分享前清理图像
  • 在流程中自动化水印移除

快速开始

安装依赖(一次性操作)

bash
pip install Pillow numpy

推荐:使用uv进行更快速、隔离的安装

uv pip install Pillow numpy

要求:Python ≥ 3.9。无需Rust工具链、无需编译二进制文件、无需下载。

基本用法

bash

单张图像(自动检测水印,保存为photo_cleaned.jpg)


python3 scripts/remove_watermark.py photo.jpg

指定输出路径

python3 scripts/removewatermark.py photo.jpg -o cleanphoto.jpg

批量处理目录

python3 scripts/removewatermark.py ./inputdir -o ./output_dir

强制移除,跳过检测

python3 scripts/remove_watermark.py photo.jpg -o clean.jpg --force

工作原理

Gemini通过Alpha混合在生成的图像上添加半透明白色星形/闪光标志水印:

带水印图像 = alpha 255 + (1 - alpha) 原始图像

本工具通过反向计算还原原始像素:

原始图像 = (带水印图像 - alpha * 255) / (1 - alpha)

Alpha图(水印透明度图案)通过数学方式生成为4角星形(中心高斯核心 + 4个拉长的轴向射线),有两种尺寸:

  • - 48×48,带32像素边距 — 任一维度 ≤ 1024 像素的图像
  • 96×96,带64像素边距 — 两个维度均 > 1024 像素的图像

为提高精度,您可以提供从白色背景上捕获的Gemini水印背景图像中提取的自定义Alpha图(--alpha-map)。

检测机制

在移除前,通过三阶段算法检查水印是否存在:

  1. 1. 空间NCC(50%权重)— 与Alpha图的归一化互相关
  2. 梯度NCC(30%权重)— 通过Sobel算子进行边缘特征匹配
  3. 方差分析(20%权重)— 纹理衰减检测

未检测到水印的图像将自动跳过。

CLI参数

参数缩写默认值描述
input(必填)输入图像文件或目录
--output
-o | {名称}_cleaned.{扩展名} | 输出文件或目录 | | --force | -f | false | 跳过检测,无条件处理 | | --threshold | -t | 0.35 | 检测置信度阈值(0.0–1.0) | | --force-small | | false | 强制使用48×48水印尺寸 | | --force-large | | false | 强制使用96×96水印尺寸 | | --alpha-map | | (内置) | 自定义灰度Alpha图图像 | | --verbose | -v | false | 启用详细输出 | | --quiet | -q | false | 抑制所有非错误输出 |

支持的格式

格式读取写入
JPEG (.jpg, .jpeg)是(质量100)
PNG (.png)
是 | 是 | | WebP (.webp) | 是 | 是 | | BMP (.bmp) | 是 | 是 |

使用示例

bash

详细输出(显示检测置信度、水印坐标)


python3 scripts/remove_watermark.py photo.png -o clean.png -v

降低检测阈值(更敏感)

python3 scripts/remove_watermark.py photo.jpg -t 0.15

强制使用大尺寸水印,忽略图像尺寸

python3 scripts/remove_watermark.py photo.jpg --force-large -o clean.jpg

批量处理,静默模式

python3 scripts/removewatermark.py ./geminiimages/ -o ./cleaned/ -q

提供自定义Alpha图以获得更高精度

python3 scripts/removewatermark.py photo.jpg --alpha-map myalpha.png

获取自定义Alpha图

要实现像素级精确移除,在纯白色背景上捕获Gemini水印并计算:

alpha(x, y) = max(R, G, B) / 255

将结果保存为灰度PNG,通过--alpha-map传入。

输出

  • - 单个文件 — 保存到-o路径,默认保存为{名称}_cleaned.{扩展名}
  • 目录 — 将所有处理后的图像保存到输出目录
  • 跳过的图像 — 未检测到水印的图像不会被修改(除非使用--force)
  • 退出码 — 成功返回0,任何图像处理失败返回1

故障排除

水印图像显示未检测到水印

  • - 尝试降低阈值:-t 0.1
  • 或完全绕过检测:--force
  • 考虑为您的特定水印变体提供自定义Alpha图

移除后图像变形

  • - 图像可能没有Gemini水印。请使用检测功能(避免使用--force)
  • 尝试--force-small或--force-large以匹配正确尺寸
  • 提供自定义Alpha图以获得更好精度

图像太小警告

图像尺寸小于水印区域。这通常意味着图像没有Gemini水印。

ModuleNotFoundError: Pillow 或 numpy

bash
pip install Pillow numpy


uv pip install Pillow numpy

局限性

  • - 仅限可见水印 — 本工具仅移除可见的星形/闪光标志水印
  • 无法移除SynthID — Google的隐形水印(SynthID)在生成过程中嵌入像素级别,无法逆向还原
  • 仅限固定位置 — 仅处理标准右下角位置的水印
  • 内置Alpha图为近似值 — 如需精确结果,请使用--alpha-map配合捕获的参考图像

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 gemini-watermark-1776292560 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 gemini-watermark-1776292560 技能

通过命令行安装

skillhub install gemini-watermark-1776292560

下载

⬇ 下载 gemini-watermark v2.1.0(免费)

文件大小: 8.9 KB | 发布时间: 2026-4-16 15:46

v2.1.0 最新 2026-4-16 15:46
- New version 2.1.0 introduces complete standalone documentation in SKILL.md.
- Describes reverse alpha blending approach for removing Gemini AI's visible star/sparkle logo watermark from images.
- Supports single image and batch directory processing, with options for detection, force removal, custom alpha maps, and multiple output formats (JPEG, PNG, WebP, BMP).
- Includes detailed CLI usage, advanced detection techniques, troubleshooting tips, and precise description of supported and unsupported scenarios.
- Requires only Python (≥3.9), Pillow, and numpy; no external binaries or network access.

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