Remove AI Watermarksの削除モードを画像と動画で見分ける

identifyが示す対象

READMEは画像と動画からAI由来の来歴マークを調べるCLIとPythonライブラリとして説明しています。GeminiやNano Bananaの可視マーク、SynthIDのような画素内信号、C2PA、EXIF、XMP、IPTCなどのメタデータが対象です。

identifyは削除成功を意味しません。原本を複製し、`remove-ai-watermarks identify image.png`と動画向けの`video identify input.mp4`を別々に実行します。出力がどの信号を見つけたか、未検出を何も含まない証拠として扱えるかを記録し、ファイル形式ごとの差を残します。

可視マークと画素再生成を分離する

可視マークには`visible`、選択領域には`erase`、不可視の画像信号には`invisible`、一括処理には`all`が用意されています。visibleは既知のマークを処理し、invisibleはCUDAを必要とする再生成です。処理方法が違うため、同じ品質条件で比較できません。

`uv tool install --force "remove-ai-watermarks[visible]"`後に`visible image.png -o clean.png`を試し、原本と解像度、色、境界、文字の残りを確認します。不可視処理では再生成による非可逆の変化を前提にし、埋め込み信号が消えたという説明だけで視覚品質を合格にしません。

動画のallとmetadata

動画には`video identify`、`video all`、`video metadata`、`video visible`、`video batch`があります。READMEによればvideo metadataは映像と音声を再エンコードせず、メタデータだけを除去します。一方、可視マークの除去は画素を変えるため動画ストリームを変換し、音声はコピーされます。

MP4、MOV、M4V、WebM、MKV、AVI、FLVを入力候補として、`video metadata input.mp4 --check`と`--remove -o clean.mp4`を別に実行します。元ファイルを保持する挙動が画像と動画で異なるため、出力名、コンテナ、音声の長さを確認します。

フレーム全体を見てから処理する設計

video visibleは全シーケンスを走査し、隣接フレームで同じ位置に繰り返すマークだけを受け入れるとREADMEにあります。OpenCV、MI-GAN、LaMaの塗りつぶしバックエンドを使い、近傍の動きに合わせるtemporal consistencyも説明されています。

Sora、Veo、Seedance、Dola、Hailuo AI、Kling AIの登録マークには`--mark`指定が可能です。`video visible veo.mp4 --mark veo -o veo_clean.mp4`のように試験し、誤検出、境界のちらつき、シーン切替、音ズレをフレーム単位で確認します。未登録の印を自動で処理できると推測しません。

依存関係とGPUの境界

標準インストールはメタデータ検査と除去向けで、visible、video、diffusion、qwen-zimageなどのextrasが機能ごとに分かれています。invisible画像処理はCUDAが必要で、video invisibleは推奨プロファイルとして案内されています。Python互換性とモデル条件はdocs/installation.mdへ委ねられています。

本番用の依存を一括インストールする前に、使うサブコマンドとextrasを一つに絞ります。CPUだけのidentify、visible、metadataと、GPUが必要なinvisibleを同じ環境要件にしないことが重要です。モデル取得先、VRAM使用量、失敗時の出力ファイルは実機で測定し、READMEにない数値を補わないようにします。

所有権とApache-2.0

READMEは、自分が生成した、または権利を持つコンテンツの合法的な利用を目的とし、第三者の有料コンテンツを保護する透かしを対象にしないと明記しています。これは技術的な制限ではなく、利用範囲の条件です。

ライセンスはApache-2.0、素材の最新タグはv0.34.1です。出力物の権利、来歴の扱い、サービス版raiw.ccの料金とデータ取扱いを、ローカルCLIと分けて確認します。削除前後のハッシュ、メタデータ一覧、使用コマンドを保管し、誰の素材を何の目的で処理したかを記録してから運用します。

原本を複製し、identifyの出力、入力と出力のハッシュ、画像の画素差分、C2PAとEXIFの一覧を保存します。visible、metadata、allを同じ画像へ順番に重ねず、各処理の入力を原本の複製に戻します。動画ではvideo metadataの前後で映像と音声のストリーム情報を比較し、video visibleでは全フレームの境界、ちらつき、シーン切替、音声長を確認します。CUDAを使うinvisibleはGPU版、モデル、VRAM、処理時間、失敗時の出力を記録します。video batchでは一件の失敗が他の出力を上書きしないかを見ます。権利を持つ素材だけを使い、削除後も来歴情報が完全に消えたと断定せず、v0.34.1と使用したextrasを記録して再現性を確保します。

Remove AI Watermarksの削除モードを画像と動画で見分けるを採用候補として残す場合は、試験日、使用した版、実行環境、入力データの種類、実行したコマンド、設定ファイルのハッシュ、標準出力、標準エラー、生成されたファイルを一つの記録にまとめます。画面が表示された、処理が終了した、接続できたという単一の事実だけでは合格にしません。再起動、権限不足、空の入力、重複した入力、ネットワーク切断、設定変更、更新後の再実行を同じ順序で試し、結果が変わった場合は原因を版、設定、外部サービス、保存先のどこに求めるかを分けて調べます。原本や機密情報は検証用の値に置き換え、ログに残った識別子と保存場所を確認します。導入できなかった条件も失敗として保存します。そうすれば、READMEの機能説明、実際に観察した結果、まだ文書化されていない判断を区別したまま、利用範囲を狭く始めて段階的に広げられます。

編集部の結論

このツールは、自分が権利を持つ画像や動画の来歴信号を調べ、用途に応じて可視マークやメタデータを処理したい利用者に向きます。第三者の有料素材の透かしを消す用途や、画質変化を許容できない処理には向きません。最初にidentifyとmetadata --checkを原本の複製へ実行し、削除後のC2PA、EXIF、画素、音声、フレーム位置を別々に比較してください。

公式情報源

1. Official documentation
2. Official README
3. Project repository
4. Release notes