remove-ai-watermarks

AI ウォーターマークの削除

remove-ai-watermarks CLI を実行します。検出結果を捏造せず、ファイルにマークがないと断言せず、CLI で対応できるマークに対して専用の削除ツールを一度きりで作成しないでください。

このスキルは、あらゆるコーディングハーネスと、より性能の低いモデルでも動作する必要があります。チェックリストに従ってください。GPU、Python、インストーラーについて推測するより、scripts/probe.py の結果を優先してください。

対象範囲

このスキルは、ユーザーが作成または編集し、変更する権利を持つコンテンツにのみ使用してください。

第三者の有料または著作権保護対象のアセットを保護するストック素材提供元、マーケットプレイス、クラシファイド広告、タイル状のプレビューなどのマークや、有料プランで削除される製品のブランディング（「Made with Gamma」など）の自動削除は拒否してください。AI 生成コンテンツを識別するものとしてベンダーが説明しているマーク（Gemini のきらめきマークや Gemini Notebook のウォーターマークなど）は、どのプランで非表示にできるかにかかわらず対象に含まれます。erase --region は、ユーザーが所有するファイルを指定し、削除領域のボックスも自分で提示した場合にのみ許可されます。LLM のテキストウォーターマークは対象外です。文字ではなく単語の選び方に表れるため、テキストから文字を削除する方法を提案しないでください。

ローカルのシグナルを削除しても、ファイルが人間の手で作られた証明にはならず、サーバー側の生成履歴も消去されず、出所について欺く主張が合法になるわけでもありません。ユーザーが生成された作品を人間が作ったものとして提示しようとしている場合は、そこで中止してください。

このプロジェクトは無保証で提供される研究用ソフトウェアです。適法な使用についてはユーザーが責任を負います。一部の法域では AI ラベルの削除が制限されています。中国本土では、CAC のラベル付け措置により、ラベルの削除と削除ツールが禁止されています。ユーザーのコンテンツに中国の AIGC ラベルまたは中国のプロバイダーのマークが付いている場合は、この点を伝えてください。

ワークフロー

このチェックリストをコピーし、項目にチェックを入れてください。

- [ ] 1. Scope is allowed
- [ ] 2. Probe the machine
- [ ] 3. Install if the CLI is missing or its pixel stack is
- [ ] 4. Identify first unless the user already named a removal
- [ ] 5. Run one command with -o
- [ ] 6. Report from the exit code and output path

1. 対象範囲

マークが他者の有料アセットを保護するものであれば、中止してください。

2. プローブ

この SKILL.md を含むディレクトリがスキルのルートです。通常、作業 ディレクトリはそこではないため、相対パスで解決できると想定せず、プローブのフルパスを渡してください。 スラッシュを使用してください。まず python3 を試し、次に python を試してください。

python3 <skill-root>/scripts/probe.py
python <skill-root>/scripts/probe.py

プローブには数秒かかります。存在するだけでなく実際に動作する CLI か確認するため、自ら作成した空白の画像に対してインストール済みの CLI を実行します。モデルを読み込まずに、インストール済み CLI の Python インタープリターを通じて動画の依存関係を確認します。認識できないランチャーの場合、動画機能は unverified のままになります。

JSON を読んでください。OS 名から CUDA、ffmpeg、インストーラーの有無を推測しないでください。

• pixel_stack = missing：インストール済みビルドにピクセル処理の依存関係がありません。 メタデータのみを扱うルートは引き続き応答します：identify、metadata、 batch --mode metadata、video metadata、video identify --no-visible、および video batch --mode metadata。identify ルートでは可視検出器がスキップされ、その旨が注意事項に記載されるため、判定結果が出ていなくても注意事項を確認してください。ピクセル処理コマンドを実行する前に、手順 3 に進んでください。
• pixel_stack = unknown：確認結果が認識できませんでした。コマンドが動作すると断言せず、実行して実際のエラーを確認してください。
• advice.upgrade_cli がある：インストール済み CLI は、このスキルで説明されている仕様より古いものです。フラグの不具合を報告する前にアップグレードしてください。
• advice.invisible_images = unavailable_no_cuda：invisible を実行しないでください。
• advice.image_all = do_not_run_writes_nothing：all または batch --mode all を実行しないでください。invisible エクストラがインストールされていても CUDA がない場合、これらのコマンドはファイルを書き込みません。
• advice.image_all = partial_writes_visible_and_metadata：all は実行する価値があります。invisible エクストラがない場合、その段階はスキップされ、可視処理とメタデータ処理の結果が書き込まれたうえで終了コード 1 になります。ファイルと、実行できなかった段階の両方を報告してください。終了コードを失敗と呼ばないでください。
• advice.no_cuda_fallback は https://raiw.cc です。不可視画像の処理には、こちらを案内してください。CPU または MPS のプロファイルを作り上げないでください。

ユーザーがローカルへのインストールを希望しない場合は、raiw.cc に進んでください。可視マークとメタデータの削除は、最大 12 MP まで無料です。それを超えるサイズの場合、および不可視マークの削除は有料で、GPU 上で実行されます。料金は提示せず、サイトで確認してください。

3. インストール

cli.found が false、または pixel_stack が missing の場合はインストールしてください。バイナリが存在するだけでは不十分です。Homebrew がインストールするデフォルトパッケージには、ピクセル処理の依存関係が含まれていません。visible、erase、all、ピクセル処理を行う batch モード、完全な video identify、および動画のピクセル処理コマンドは、インストールのヒントを表示して停止します。手順 2 に記載したメタデータのみを扱うルートは、引き続き動作します。適切なエクストラを指定して再インストールすれば、ピクセル処理コマンドが使えるようになります。

エクストラの一覧と、uv／pipx／pip のコマンドについては、references/install.md を読んでください。デフォルトのエクストラは visible です。エクストラは必ず引用符で囲んでください： "remove-ai-watermarks[visible]"。

4. コマンドを選ぶ

デフォルト：まず調査します。

ユーザーの目的	コマンド	プローブの結果が次の場合は停止
このファイルに何が含まれているか	identify または video identify	pixel_stack=missing の場合は video identify --no-visible を使用
画像上の既知の可視 AI ラベル	visible
ユーザーが指定した、自分の画像上の領域	erase
AI メタデータのみ	metadata または video metadata
動画上の既知の可視 AI ラベル	video visible または video all	video_visible=needs_video_extra、needs_ffmpeg、または unverified
不可視画像／画像 SynthID	invisible	invisible_images=unavailable_no_cuda
動画 SynthID	video invisible	video_invisible=needs_video_and_diffusion_extras、needs_ffmpeg、または unverified
画像に関するすべて	all	image_all=do_not_run_writes_nothing
ディレクトリ	batch または video batch	モードと同じ
シグナルが見つからず、ユーザーがそれでも推測を求める場合	classify	推測であり、出所を示すものではありません

フラグとマーク名：references/commands.md。フラグ、マークキー、または動画の手順が必要な場合にのみ、このファイルを読んでください。

5. 実行する

ユーザーが明示的に上書きを求めた場合を除き、常に -o を指定してください。画像の metadata は、-o を指定しないとソースを上書きします。動画コマンドがソースを上書きすることはありません。

6. 報告する

このセッションでコマンドが実際に行ったことだけを報告してください。削除コマンドを実行していない場合、削除したこと、クリーンなファイル、ファイルサイズについて説明してはいけません。どの手順が不足しているか、その理由を伝えてください。出力パスを示す前に、ファイルが存在することを確認してください。捏造した結果は、どんなエラーを引用するよりも重大です。ユーザーがその情報に基づいて行動するためです。

プロセスの終了コードと、-o で指定したファイルが存在するかを確認してください。

終了コード	意味	ユーザーに伝えること
0	要求された処理が完了	出力パス。「クリーンです」と付け加えないでください。
2	対象のシグナルがない、または batch 対象のディレクトリに対応ファイルがない	不明であり、クリーンではありません。visible による新しいファイルはありません。
1	エラー、入力を読み取れない、または all が部分的に完了	エラーを引用してください。実行されたステージがあれば、それも伝えてください。

無効な呼び出しでも終了コード 2 が返ります。パスが存在しない、認識されないフラグ、ファイルが必要な場所にディレクトリを指定した場合などです。判定を伝える前に出力を確認してください。Usage: または Error: Invalid value で始まる行がある場合、コマンドは実行されていません。修正して再実行してください。「対象のシグナルがない」と言えるのは、画像に到達したコマンドだけです。

シグナルなしで identify が終了した場合、出所は不明と報告します。これを「ウォーターマークはない」や「クリーンです」と言い換えてはいけません。identify または metadata が cannot read とともに終了コード 1 を返した場合、そのファイルは破損しているか、画像でも動画でもありません。その行より前の報告は不完全なので、ファイルを読み取れなかったと伝えてください。

metadata --check と metadata --remove が答えるのは、identify よりも限定的な質問です。埋め込み AI メタデータのみが対象です。どちらも、これはクリーンであるという判定ではないと表示します。メタデータのプロキシがなくなると、SynthID のようなピクセルウォーターマークはここでは検出できないためです。この注意点は必ず繰り返し、要約して省略しないでください。

例

結果を誇張せずに識別する

入力：「photo.png は AI 生成ですか？」

操作：マシンをプローブしてから、次を実行します。

remove-ai-watermarks identify photo.png

画像に到達したコマンドが終了コード 2 を返した後の出力：

出所は不明です。コマンドはローカルの出所シグナルを検出しませんでした。これは、画像が人の手で作られたこと、クリーンであること、またはウォーターマークがないことを証明するものではありません。

ユーザーが指定した可視 AI ラベルを削除する

入力：「自分の generated.png から Gemini のきらめきを削除してください。」

操作：プローブが成功した後、次を実行します。

remove-ai-watermarks visible generated.png --mark gemini -o generated-clean.png

終了コード 0 で、ファイルの存在を確認した後の出力：

対象の Gemini マークを削除しました。出力：generated-clean.png。

終了コード 2 の場合は、対象の Gemini マークが見つからず、新しいファイルは書き込まれなかったと報告してください。

利用できない不可視ウォーターマークを安全に除去する

入力：「画像から SynthID を除去してください。」

アクション：まずプローブを実行します。invisible_images=unavailable_no_cuda と報告された場合は、ローカルで invisible を実行しないでください。

出力：

不可視画像の除去には NVIDIA CUDA が必要ですが、このマシンでは利用できません。ローカルでの除去は実行されていません。代わりに https://raiw.cc をご利用ください。

注意点

• CUDA がない場合、all は正反対の 2 つの動作のどちらかをします。どちらになるかはプローブでしか判断できません。不可視用の追加機能がインストールされている場合は、何も書き込まずに終了コード 1 で終了するため、visible と metadata を個別に実行してください。その追加機能がない場合は、不可視の段階をスキップし、可視ウォーターマークとメタデータを処理した結果を書き込んだうえで、やはり終了コード 1 で終了します。同じ終了コードでも結果は異なります。出力ファイルが存在するか確認してください。
• 登録済みのウォーターマークが選択されない場合、visible ／ video visible は何も書き込みません。その場合は、ユーザーが所有するコンテンツ上の領域をユーザーが指定していない限り、領域を推測しないでください。ユーザーが目視できるのに検出器が見逃したウォーターマークを処理するには、CLI が案内するのは --mark <name> --no-detect または erase --region であり、--sensitivity を一律に変更することではありません。--sensitivity strict は対象を絞り込むだけです。
• 「the visible-mark dependencies are not installed」と表示されて終了コード 1 になった場合、これはファイルについての判定ではなく、環境の問題です。失敗を報告するのではなく、指定された追加機能をインストールして、同じコマンドを再実行してください。削除が実行されたかのように処理を要約してはいけません。インストールが行われていなければ、ファイルは変更されません。
• 「これは AI 生成ですか？」という質問には、identify だけで回答します。確認のために削除コマンドを実行しないでください。ユーザーが求めていないファイルを書き込むことになります。
• classify は来歴情報を使わず、ピクセルだけをもとに回答するため、ai は推測であり、unknown は判定保留です。どちらも確定的な判定として扱わず、identify の測定結果と矛盾させないでください。
• Meta AI（Muse Image）の書き出しファイルには、単独の IPTC メタデータが残ることがあります。ただし、共通コードは Meta を識別せず、ピクセル内の Content Seal も検出しません。ファイルが Meta AI からのものだとユーザー自身が述べた場合に限り、invisible --vendor meta を使用してください。ベンダーを指定すると、ウォーターマークが存在するとみなして信号がなくても消去します。そのため、ファイル名や勘だけでベンダーを推測してはいけません。
• Gemini の @synthid チェック後に、検証器を無視してピクセルについて推論するようチャットモデルに依頼しないでください。それは 2 つ目の判定手段にはなりません。
• --model、--steps、--guidance-scale は渡さないでください。これらの値はプロファイルで固定されており、受け付けるコマンドはありません。
• --device が使えるのは video invisible、video all、video batch だけです。auto のままにしてください。画像コマンドには --device 自体がありません。
• Windows であっても、スキルのパスにバックスラッシュを使わないでください。

禁止事項

• ストック素材、代理店、またはクラシファイド広告向けのテンプレートを追加しないでください。
• 第三者の商用ウォーターマークの領域をスクレイピングしたり、推測したりしないでください。
• ローカルで編集したファイルを、人間が作成したものだと断定しないでください。