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[原创]Dream本地AI模型批量去图片水印
发表于: 1天前 220

[原创]Dream本地AI模型批量去图片水印

1天前
220

各位坛友大家好~最近捣鼓了一个超实用的 AI 去水印工具,全程本地离线运行,不用怕图片泄露,批量处理效率还贼高,特地分享给大家,有去水印需求的朋友可以试试!

工具核心亮点

  • 隐私绝对安全:全程本地离线运行,所有图片都在自己电脑里处理,不会上传到任何服务器,敏感图片也能放心用!
  • AI 批量处理:支持一次性添加多张图片,红框标注水印区域后一键批量处理,比单张修图省超多时间;标注框还能自动同步到所有未处理图片,批量去同款水印超方便。
  • 硬件智能适配:自动识别 NVIDIA 显卡(CUDA 加速),有独显的话处理速度直接起飞;没有独显也能靠 CPU 运行,就是速度稍慢一点,兼容性拉满。
  • 操作简单易上手:可视化操作界面,用鼠标拖红框就能框选水印区域,按住按钮还能对比原图 / 处理后效果,小白也能一分钟上手。
  • 便捷打包下载:处理完成后可一键打包所有结果为 ZIP 压缩包,不用一张张保存,超省心。
  • 日志全程记录:自动生成操作日志,处理出错也能查原因,排查问题超方便。


核心技术原理(简单版,懂行的朋友可以看)


这个工具底层基于目前超火的 LaMA 图像修复(Inpainting)大模型,用 PyTorch 框架搭建,核心逻辑是:



    • 对图片做智能预处理:自动把图片尺寸适配为 8 的整数倍(模型最优处理尺寸),保证修复效果;

    • 局部 ROI 优化:如果水印区域占比小于 40%,会自动只处理水印周边区域,既保证效果又提升速度;

    • 掩码膨胀优化:对标注的水印区域做轻微膨胀处理,避免修复后边缘有痕迹;

    • 本地 Web 服务:用 FastAPI 搭了轻量本地服务,前端可视化操作,不用敲一行代码;

    • 多线程优化:模型下载、图片处理都做了多线程,效率拉满。

    微步分析:4e9K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6K6i4K6u0W2N6r3S2J5k6h3q4@1j5X3!0G2K9#2)9J5k6h3y4G2L8g2)9J5c8Y4u0W2M7r3!0J5N6q4)9J5c8X3k6A6L8r3g2Q4x3V1j5#2j5$3j5I4j5e0g2S2z5e0k6W2x3K6x3@1k6U0y4S2j5U0p5K6x3h3x3&6j5e0N6W2x3o6M7K6x3e0u0T1x3r3x3&6z5r3b7%4y4$3k6U0j5e0l9I4k6o6W2T1y4o6t1I4y4e0j5K6z5o6x3H3y4X3u0X3x3U0b7K6z5e0g2U0


    已经封包模型软件大下很大大概275 MB


    下载地址:a02K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6%4N6%4N6Q4x3X3f1I4x3U0x3^5y4U0g2Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6K6i4K6u0r3N6K6N6z5x3$3A6$3i4K6u0V1k6i4q4G2d9$3b7`.


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    最后于 1天前 被zhaoshaoye编辑 ,原因: 更新分析地址
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