AI创作作品自带平台水印引发争议，用户自主权与版权保护如何平衡
[id_24[]500[]22]
你有没有碰到过那种，在体验AI创作之际，所生成的图片或者视频，自己满心喜欢，然而保存至本地之时，却都会带有平台的水印，进而为此感到不快的情况呢？
你有没有碰到过，由于想要把图片上的水印给去掉，就必须得开通平台的会员？又或者想办法去进行涂鸦或者剪切，却使得原本自己喜欢的图片缺失了一部分，进而显得差强人意？
于数字时代当中，视频以及图片已然成为我们用以记录生活的、分享创意的、传递信息的重要载体。水印的作用其本身是因保护我们的版权而出现的，是为防止被他人剽窃进而影响到自身利益。对此我们要予以认同，不要去剽窃他人耗费心力的作品。
然而，针对于AI创作出来的内容，这是经由我们自身创作而成的，是属于自己的想法以及作品，那么平台在我们的作品之上添加水印究竟是否恰当呢，这我们就并不清楚了，毕竟未曾去进行专门的研究，可是我们在分享自己所创造的内容之际有个水印着实会让人感觉不太舒服呀。今天单单从图片技术的层面来谈谈水印在AI时代怎样才能够优雅地去除。并且给大伙介绍一款强大的开源工具，其简单易于使用。本来还打算聊聊水印是怎样产生的，怎样生成动态水印，怎样生成数字水印，然而本职工作已然超负荷了。。。）。
一、AI去水印：不仅仅是“擦除”，更是“智能修复”
是不是会感到好奇呀，AI究竟是如何达成“无痕”去水印此事的？这背后可不是简易的橡皮擦那般的功能哟。传统的去水印办法，像马赛克、模糊以及裁剪这些，常常会致使画面的细节与完整性遭受损失呢。然而AI去水印的关键核心在于其具备的强大无比的“智能修复”能力呀。
在 AI 识别出视频里的水印区域之后，它并非直接进行简单粗暴的覆盖，相反如同具备高超技艺的画师从事创作那般，依据周遭像素信息、纹理色彩以及所谓对物体结构理解，智能地补上被水印遮挡的原始画面部分进而“脑补”出原始画面。此过程实际上可称作一个存在进行二次创作的过程，先是使得 AI 能够“看懂”画面内容这种程度，随后依靠自身就动手去把缺失的部分“画”出来从而完成整个过程。 、。
这得益于几种先进的AI算法模型，它们各有所长：
这些算法具备共同目标，此目标为，在维持原始分辨率毫无损失的状况下，借助深度学习模型面向目标区域展开像素级别的智能推理以及填充，进而让修复之后的画面达成 “视觉上单点无间隙”（ ） 的 “原生” 效果，这表明你不用担忧画面质量有损害，便能致使作品展现出最为纯粹的面貌 。
二、开源利器：video--，你的专属去水印“魔法棒”
得知AI去除水印的基本原理之后，我们今日给大伙介绍一个开源项目，它功能强大，且易于上手，这个开源项目就是——video-- 。
当前获取到Star7.9k，它不但对视频以及图片的硬字幕消除予以支持，而且能够将文本水印顺利处理好 。
最为关键的是，它并不需要去申请第三方的API，能够完全在本地达成实现，进而保证你的数据安全拥有更高的保障程度！
video--的亮点功能：
应用场景：
三、如何上手：部署你的专属AI去水印工具
提供这种项目的video，给出了多种进行部署以及使用的方式，不管你是那种技术方面的小白，又或者是资深程度很深的开发者，都能够寻找到适配自身的方法。
3.1 预构建包（推荐小白用户）
项目针对那些对编程环境并不熟悉的用户，提供了预装构建好的版本压缩包，你只要下载与之对应的版本（依据你的显卡类型作出选项，是选择CUDA还是特定版本），进行解压之后便能够直接将其运行，这极大程度地把使用门槛给降低了，使得你用不着去配置繁杂的环境，用户依据页面地址自行去下载 。
3.2 部署（推荐有基础的用户）
要是你熟悉，经由部署会更便利，能避开复杂的环境配置问题，项目给出了针对不同显卡系列（10/20/30系、40系、50系）以及AMD/Intel显卡的镜像，只需寥寥几行命令，便可迅速启动服务。
# Nvidia 10 20 30系显卡docker run -it --name vsr --gpus all无法按照要求改写，因为这看起来像是一个特定的代码、名称或术语，没有实际可改写的内容 。1.1.1-cuda11.8# Nvidia 40系显卡docker run -it --name vsr --gpus all eritpchy/video-subtitle-remover:1.1.1-cuda12.6# Nvidia 50系显卡docker run -it --name vsr --gpus all eritpchy/video-subtitle-remover:1.1.1-cuda12.8# AMD / Intel 独显 集显docker run -it --name vsr --gpus all eritpchy/video-subtitle-remover:1.1.1-directml
3. 源码安装（推荐开发者）
针对于那些有着希望予以深入地探究或者开展二次开发意图的开发者而言，能够借助源码安装这样的途径来进行部署，而在运行之时是需要处于项目的根目录位置的。我本人是分别在英伟达显卡（型号为H100）以及Mac之上部署且运行了一回。
3.1 Linux环境
我是于云服务器之上进行部署的，所使用的显卡乃是英伟达的H100，在部署期间需要对环境的依赖予以解决，作者推荐采用.8，然而后续的-gpu/torch等版本与.8并不匹配，这会致使一些问题有待解决。
需要的可以参考我的写的里面的部署方式
如果是自己使用，不想折腾，可以看我的这个项目：
一键启动，直接云端运行，web界面进入后直接使用
因为在云服务器上没有界面，所以需要用命令行来执行。
3.2 Mac环境
对于这件事，作者并未表明支持可供Mac使用的版本，当前在Mac上运行AI的情况是，能够成功运行的实例非常稀少（这着实令人感到颇为难受），我个人尝试运用CPU进行计算操作，其运行速度较为迟缓，我并不建议如此去做，不过若只是尝试着玩玩图片的话还是尚且可以的。一般说来凡是跑模型将会在隔离环境当中展开，其主要步骤呈现如下方式：
conda采用创建，针对副标题消除器，以Python为方式，等于，这样一种操作 。3.12conda activate subtitle-remover
# 安装 CPU 版 PaddlePaddlepip install paddlepaddle==3.0.0指向，这一网址链路，即https:\/\/www.paddlepaddle.org.cn-packages\/stable\/cpu\/ ，是如此这般的存在 。在官方支持macOS的情况下，进行CPU版PyTorch的安装 。pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 torchaudio==2.7.0去进行安装，安装的是ONNX Runtime CPU版，此版本具备跨平台支持的特性 。pip install onnxruntime
执行pip，进行install操作，针对-r requirements，.txt进行相关动作 。python gui.py四、效果展示：眼见为实，AI去水印的惊艳表现
下列存在关于AI去除水印相关案例，借此可使你以直观方式感受其具备的强大效果，自行进行一回安装操作，加以一回使用，后续便无需再花钱了。
4.1 图片去除水印
原本身带很显眼水印的图片，在通过AI进行处理之后，水印所在区域被极其完美地修复，画面里的细节清晰能够看见，就好像水印从来没有出现过一样。
4.3 视频去除水印
在视频里，有硬字幕或者 Log o被智能地给移除了，其画面表现得流畅又自然，没有留下丝毫痕迹，这极大程度地提升了观看所带来的体验。此处有个视频是我自己去测试的，于左边我亲自制作应用了一个文字水印，而右边借助工具将其去除了，与此同时确保字幕并未被去掉 。
结语：拥抱AI，释放你的创作潜力
不管你身为专业的视频剪辑师呢，或者是图片设计师呀，又或许只是寄希望让自身创作愈发纯粹些罢了，这项自称AI的“魔法”呀，都绝对值得你全情投入去了解一番并且加以尝试呢它能助力你除去水印带来的麻烦事儿哟，可让你每一个作品都能够以最为理想的状态展现开来切记呀不要拿它去做那些不好的事儿哦，毕竟技术本身是没有罪过的。
欢迎 你 发表评论: