依赖与模型
Python 依赖
核心依赖（始终安装）
| 包 |
版本要求 |
用途 |
pillow |
- |
图像 I/O |
piexif |
- |
EXIF 读写 |
numpy |
- |
数组运算 |
opencv-python-headless |
- |
图像处理、NCC 检测、inpainting |
click |
- |
CLI 框架 |
rich |
- |
终端进度条 |
python-dotenv |
- |
环境变量加载 |
c2pa |
(可选) |
官方 C2PA 解析库 |
pip install -e ".[gpu]"
# 或
uv pip install -e ".[gpu]"
| 包 |
用途 |
torch |
PyTorch 推理引擎 |
diffusers |
HuggingFace 扩散管线 |
transformers |
DINOv2 / CLIP 编码器 |
accelerate |
设备自动调度 |
controlnet-aux |
Canny 边缘检测器 |
safetensors |
模型权重加载 |
ultralytics |
YOLOv8 人脸检测 |
color-matcher |
色彩校正 |
开发依赖（[dev]）
| 包 |
用途 |
pytest |
测试框架 |
ruff |
Linter |
pyright |
类型检查 |
HuggingFace 模型
首次运行时自动下载，缓存在 ~/.cache/huggingface/。
Default 管线（SDXL）
| 模型 |
ID |
大小 |
用途 |
| SDXL Base 1.0 |
stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 |
~6.5 GB |
img2img 管线 |
CtrlRegen 管线
| 模型 |
ID |
大小 |
用途 |
| Realistic Vision V4.0 |
SG161222/Realistic_Vision_V4.0_noVAE |
~2 GB |
基础 SD 模型 |
| SD VAE FT MSE |
stabilityai/sd-vae-ft-mse |
~335 MB |
自定义 VAE |
| DINOv2 Giant |
facebook/dinov2-giant |
~1.1 GB |
语义编码器（替代 CLIP） |
| CtrlRegen SpatialNet |
yepengliu/ctrlregen/spatialnet_ckp/ |
~800 MB |
Spatial ControlNet |
| CtrlRegen SemanticNet |
yepengliu/ctrlregen/semanticnet_ckp/ |
~700 MB |
IP-Adapter 权重 |
合计下载量
| 场景 |
需要下载 |
| 仅可见水印移除 |
0 MB（纯 CPU，无模型） |
| Default 管线 |
~6.5 GB |
| CtrlRegen 管线 |
~5 GB |
| 全部 |
~12 GB |
YOLO 模型
| 模型 |
大小 |
缓存路径 |
yolov8n.pt |
~6 MB |
~/.config/Ultralytics/ |
首次使用时由 ultralytics 自动下载。
内嵌资源
随包分发，无需额外下载：
| 文件 |
尺寸 |
用途 |
assets/gemini_bg_48.png |
48×48 |
Gemini 水印 alpha map（小图） |
assets/gemini_bg_96.png |
96×96 |
Gemini 水印 alpha map（大图） |
环境变量
| 变量 |
用途 |
HF_TOKEN |
HuggingFace 访问令牌（用于 gated/private 模型） |
NOAI_CUDA_FIXED |
内部标志，防止 CUDA 自动修复无限循环 |
# .env 文件
HF_TOKEN=hf_your_token_here
安装方式
# pipx
pipx install git+https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks.git
# uv
uv tool install git+https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks.git
开发模式
git clone https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks.git
cd remove-ai-watermarks
# 基础安装
pip install -e .
# 含 GPU 依赖
pip install -e ".[gpu]"
# 含开发工具
pip install -e ".[dev]"
设备选择
自动检测，优先级：
CUDA (Linux/Windows) → MPS (macOS) → CPU
手动指定：
remove-ai-watermarks invisible image.png --device cuda
remove-ai-watermarks invisible image.png --device mps
remove-ai-watermarks invisible image.png --device cpu
已知问题
| 问题 |
解决方案 |
| SSL 证书错误 |
pip install certifi，macOS 运行 Install Certificates.command |
| 首次运行很慢 |
正常，下载模型 ~2GB+ |
ultralytics monkey-patch PIL.Image.open |
缺少 pi_heif 时可能抛 ModuleNotFoundError |
| MPS 推理出错 |
自动回退到 CPU |
| CUDA 不可用但有 NVIDIA GPU |
自动重装 PyTorch + 重启进程 |