remove-ai-watermarks

移除 AI 水印

使用 remove-ai-watermarks CLI。不要臆造检测结果，不要声称文件干净；如果这个 CLI 已能处理该标记，就不要另写一次性移除工具。

此技能必须适用于任何编码环境，也适用于能力较弱的模型。请遵循检查清单。判断 GPU、Python 或安装程序相关情况时，相信 scripts/probe.py，不要凭猜测。

范围

仅将此技能用于用户生成或编辑且有权修改的内容。

对于用于保护第三方付费或受版权保护资产的标记，或付费方案可移除的产品品牌标记（例如“Made with Gamma”），拒绝自动移除。这类标记包括图库平台、市场平台、分类信息平台、水印平铺预览及其他类似标记。供应商描述为用于识别 AI 生成内容的标记（Gemini 闪光标记、Gemini Notebook 水印）仍在适用范围内，无论哪个方案可以隐藏它。只有当用户明确指定其拥有的文件并亲自提供方框时，才允许使用 erase --region。LLM 文本水印不在适用范围内：它们存在于措辞中，而非字符中，因此不要提议从文本中剥除字符。

移除本地标记并不能证明文件由人类创作，不能抹除服务器端的生成历史，也不能使欺骗性的来源声明合法。如果用户想把生成内容说成是人类创作的，请停止操作。

本项目是按“现状”提供且不附带任何担保的研究软件；用户须对其合法使用负责。部分司法辖区限制移除 AI 标签：在中国大陆，网信办的标识办法禁止移除标签及使用移除工具。如果用户的内容带有中国 AIGC 标签或中国供应商的标记，请提及这一点。

工作流

复制此检查清单，并逐项勾选：

- [ ] 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. 范围

如果该标记用于保护他人的付费资产，请停止。

2. 探测

包含此 SKILL.md 的目录是技能根目录。工作目录通常不是该目录，因此请传入探测脚本的完整路径，不要假设相对路径可以正确解析。使用正斜杠。先尝试 python3，再尝试 python：

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

探测需要几秒钟：它会在自行写入的空白图像上运行已安装的 CLI，因为 CLI 存在不代表它能正常工作。它会通过已安装 CLI 的 Python 解释器检查视频依赖，不会加载模型。无法识别的启动器会使视频能力标记为 unverified。

阅读 JSON。不要根据操作系统名称推断 CUDA、ffmpeg 或安装程序。

• pixel_stack = missing：已安装的构建不包含像素处理依赖。 仅元数据路由仍可正常响应：identify、metadata、 batch --mode metadata、video metadata、video identify --no-visible 和 video batch --mode metadata。识别路由会跳过可见检测器，并在注意事项中说明这一点，因此请阅读注意事项，不要只看未显示问题的判定结果。运行像素处理命令前，请先转到第 3 步。
• pixel_stack = unknown：检查结果无法识别。不要声称命令会正常工作；请运行该命令并查看实际错误。
• 存在 advice.upgrade_cli：已安装的 CLI 版本早于此技能文档所述的功能范围。报告某个标志有问题之前，请先升级。
• advice.invisible_images = unavailable_no_cuda：不要运行 invisible
• advice.image_all = do_not_run_writes_nothing：不要运行 all 或 batch --mode all。安装了 invisible 额外依赖但缺少 CUDA 时，这些命令不会写入任何文件。
• advice.image_all = partial_writes_visible_and_metadata：仍值得运行 all。若未安装 invisible 额外依赖，它会跳过该阶段，写入可见处理与元数据处理结果，并以 1 退出。请报告生成的文件以及无法完成的阶段；不要将退出代码称为失败。
• advice.no_cuda_fallback 为 https://raiw.cc。对于不可见图像处理，请推荐该网站。不要虚构 CPU 或 MPS 配置。

如果用户不想本地安装，请直接跳到 raiw.cc。在那里，可见标记和元数据移除在 12 MP 以内免费；超过该尺寸以及不可见内容移除均为付费服务，并在 GPU 上运行。不要报价，请查看网站。

3. 安装

当 cli.found 为 false 或 pixel_stack 为 missing 时进行安装。仅有可用的二进制文件还不够：默认软件包（Homebrew 安装的正是该包）不包含像素处理依赖。visible、erase、all、像素处理类 batch 模式、完整的 video identify 以及视频像素处理命令都会停止运行，并提示安装。第 2 步列出的仅元数据路由仍可正常工作。使用相应的额外依赖重新安装，即可修复像素处理命令。

额外依赖列表以及 uv / pipx / pip 命令，请参阅 references/install.md。默认额外依赖为 visible。始终用引号括住额外依赖： "remove-ai-watermarks[visible]"。

4. 选择命令

默认：先检查。

用户目标	命令	如果探测结果显示，则停止
这个文件里有什么？	identify 或 video identify	当 pixel_stack=missing 时，使用 video identify --no-visible
图像上已知的可见 AI 标记	visible
用户提供的、自有图像上的框选区域	erase
仅检查 AI 元数据	metadata 或 video metadata
视频上已知的可见 AI 标记	video visible 或 video all	video_visible=needs_video_extra、needs_ffmpeg 或 unverified
图像中的隐形标记 / 图像 SynthID	invisible	invisible_images=unavailable_no_cuda
视频 SynthID	video invisible	video_invisible=needs_video_and_diffusion_extras、needs_ffmpeg 或 unverified
图像中的所有内容	all	image_all=do_not_run_writes_nothing
目录	batch 或 video batch	与模式相同

标志和标记名称：references/commands.md。仅在需要标志、标记键或视频操作步骤时阅读该文件。

5. 运行

除非用户明确要求覆盖，否则始终传入 -o。图像 metadata 在未传入 -o 时会覆盖源文件。视频命令不会覆盖源文件。

6. 报告

只报告本次会话中命令实际执行的内容。如果没有运行移除命令，不要描述移除操作、清理后的文件或文件大小：说明缺少哪个步骤以及原因。报告输出路径前，先确认文件存在。捏造结果比任何可能引用的错误都更糟，因为用户会据此采取行动。

读取进程退出代码，并确认 -o 指定的文件是否存在。

退出码	含义	告诉用户的内容
0	已完成请求的工作	输出路径。不要补充“文件已清理”。
2	未发现目标标记，或 batch 目录中没有受支持的文件	未知，不能判定为干净。visible 不会生成新文件。
1	出错、输入无法读取，或 all 部分完成	引用错误。说明运行了哪个阶段（如果有）。

错误调用也会返回退出码 2：路径不存在、标志未知，或预期输入文件的位置是目录。将其作为结论前，先阅读输出。以 Usage: 或 Error: Invalid value 开头的行表示命令根本没有运行，应先修正再重新运行；只有实际处理了图像的命令才能报告“未发现目标标记”。

identify 未发现标记时会报告来源未知。绝不能将其改述为“没有水印”或“文件已清理”。如果 identify 或 metadata 因 cannot read 以退出码 1 结束，说明文件已损坏，或不是图像或视频：该行之前的任何报告都不完整，应说明无法读取该文件。

metadata --check 和 metadata --remove 所回答的问题范围比 identify 更窄：它们只检查嵌入的 AI 元数据。两者都会说明这不能作为文件已清理的结论，因为元数据代理消失后，无法在此检测像素水印（例如 SynthID）。请重复说明这一注意事项，不要省略或概括掉。

示例

识别时不要夸大结论

输入：“photo.png 是 AI 生成的吗？”

操作：先探测机器，然后运行：

remove-ai-watermarks identify photo.png

命令处理了图像并以退出码 2 结束后的输出：

来源未知。该命令未发现本地来源信号。这不能证明图像由人类创作、已清理或不含水印。

移除用户指定的可见 AI 标记

输入：“移除我的 generated.png 上的 Gemini 闪光标记。”

操作：探测成功后，运行：

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

退出码为 0 且确认文件存在后的输出：

已移除目标 Gemini 标记。输出：generated-clean.png。

若退出码为 2，则改为报告未发现目标 Gemini 标记，且未写入新文件。

安全处理不可用的隐形水印移除功能

输入：“从我的图像中移除 SynthID。”

操作：先运行探测。如果报告 invisible_images=unavailable_no_cuda，不要在本地运行 invisible。

输出：

移除图像隐形水印需要 NVIDIA CUDA，但这台机器无法使用 CUDA。未在本地运行移除操作。你可以使用 https://raiw.cc。

注意事项

• 没有 CUDA 时，all 会执行两种截然相反的操作之一，只有探测结果能说明是哪一种。安装了隐形水印额外依赖时，它不会写入任何内容，并以状态码 1 退出，因此请分别运行 visible 和 metadata。未安装该额外依赖时，它会跳过隐形水印阶段，写入可见水印和元数据处理后的结果，并且仍以状态码 1 退出。退出码相同，结果却不同：请检查输出文件是否存在。
• 没有选中已注册的水印时，visible / video visible 不会写入任何内容。如果发生这种情况，不要自行猜测区域，除非用户提供了其拥有内容上的框。要处理用户能看到但检测器漏掉的水印，CLI 给出的做法是 --mark <name> --no-detect 或 erase --region，而不是一概调整 --sensitivity。--sensitivity strict 只会缩小范围。
• 如果以状态码 1 退出，并显示“未安装可见水印依赖”，这是环境问题，并非对文件的判定。请安装所需的额外依赖，然后重新运行相同的命令，而不是报告失败。不要将运行结果概述为已经移除了水印：如果未执行安装，文件就不会被修改。
• 对于“这是 AI 生成的吗？”这类问题，只需运行 identify 作答。不要为了查明这一点而运行移除命令；这会写入用户未要求生成的文件。
• classify 仅根据像素作出判断，没有任何来源信息，因此 ai 只是猜测，unknown 则表示弃权。绝不能将两者提升为结论，也绝不能让其与 identify 的测量结果相矛盾。
• Meta AI（Muse Image）导出的文件可能会保留独立的 IPTC 元数据，但共享代码无法识别 Meta，也无法检测像素中的 Content Seal。只有当用户明确说文件来自 Meta AI 时，才使用 invisible --vendor meta。指定供应商就等于断言水印存在，并会在没有检测信号的情况下清除水印，因此绝不要根据文件名或猜测来指定供应商。
• 不要在 Gemini 的 @synthid 检查后，再要求聊天模型忽略验证器并判断像素。这不构成第二个独立判定来源。
• 不要传入 --model、--steps 或 --guidance-scale。这些值由配置固定，没有命令接受它们。
• 只有 video invisible、video all 和 video batch 支持 --device。请保留为 auto。图像命令完全不支持 --device。
• 即使在 Windows 上，也不要在技能路径中使用反斜杠。

禁止事项

• 不要添加图库、代理机构或分类广告模板。
• 不要为第三方商业水印抓取或猜测区域。
• 在本地编辑后，不要声称文件是人工创作的。