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基于 AI 的交互式视频水印去除工具 | AI-powered interactive video watermark remover — GPU accelerated · non-destructive editing · timeline preview

// repository documentation

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# 🎬 视频水印去除工具

> 基于 AI 的交互式视频水印去除工具 — GPU 加速 · 非破坏性编辑 · 时间轴实时预览

![Version](https://img.shields.io/badge/version-v4.7-e94560)
![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.11-blue)
![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-green)
![Platform](https://img.shields.io/badge/platform-Windows-lightgrey)

## ✨ 特性

- 🧠 **AI 驱动** — 基于 IOPaint (LaMa 模型) 深度学习修复，效果自然
- 🎨 **交互式涂抹** — 画笔/橡皮自由标记水印区域，所见即所得
- 📦 **非破坏性编辑** — 多次编辑堆叠，支持撤销，原视频不受影响
- ⏱️ **时间轴预览** — 拖动滑块实时查看每一帧，播放/暂停/逐帧控制
- 🚀 **GPU 加速** — NVIDIA CUDA 加速，RTX 4060 可达数帧/秒
- 🎯 **精确范围** — 可设定起止时间，只处理有水印的片段
- 🧹 **自动清理** — 导出后自动删除中间文件，释放磁盘空间

## 📸 界面预览

### 主界面

![主界面全貌](https://raw.githubusercontent.com/KasuganoAkria/video-watermark-remover/master/image/主页面全貌.png)

> 左侧：上传区、绘制工具、处理范围、编辑历史 · 右侧：视频画布 + 底部时间轴

### 效果对比 — 水印去除前后

| 去除前 | 去除后 |
|--------|--------|
| ![水印去除前](https://raw.githubusercontent.com/KasuganoAkria/video-watermark-remover/master/image/水印去除前.png) | ![水印去除后](https://raw.githubusercontent.com/KasuganoAkria/video-watermark-remover/master/image/水印去除后.png) |

> 视频左上角字幕水印被 AI 擦除，背景无缝还原

### 时间轴编辑色条

![时间轴编辑色条](https://raw.githubusercontent.com/KasuganoAkria/video-watermark-remover/master/image/时间轴上的编辑色条.png)

> 底部绿色色条标记已编辑的片段范围，一目了然

## 🚀 快速开始

### 环境要求

| 依赖 | 版本/要求 |
|------|----------|
| 操作系统 | **Windows** 10/11 |
| Python | **3.11**（3.12+ 未测试，3.13 不适配） |
| GPU | NVIDIA 显卡 + CUDA 驱动（可选，无 GPU 可用 CPU 模式但极慢） |
| FFmpeg | 系统 PATH 中可用 |

### 安装步骤

```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/KasuganoAkria/video-watermark-remover.git
cd video-watermark-remover

# 2. 创建虚拟环境（Python 3.11）
python -m venv iopaint_env
.\iopaint_env\Scripts\activate

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. (GPU 用户) 安装 CUDA 版 PyTorch
#    requirements.txt 中的 torch 可能是 CPU 版，
#    从 pytorch.org 下载 CUDA 版替换：
pip download torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install torch-*.whl torchvision-*.whl torchaudio-*.whl
```

### 启动

```bash
# 双击一键启动
视频去水印.bat

# 或手动启动
.\iopaint_env\Scripts\iopaint.exe start --model=lama --device=cuda --port=8080
.\iopaint_env\Scripts\python.exe video_watermark_app.py
```

浏览器打开 **http://127.0.0.1:8765**

## ⌨️ 使用指南

1. **上传视频** → 拖拽文件到窗口或点击上传区域
2. **定位水印** → 拖动时间轴或按**空格**播放，找到水印位置
3. **涂抹标记** → 用画笔（红色）涂抹水印区域，橡皮可修正
4. **设定范围** → 点击「📍 设为起始」和「📍 设为结尾」
5. **应用处理** → 点击「应用到片段」，GPU 逐帧处理
6. **重复编辑** → 跳到其他位置，重复 2-5（用不同遮罩）
7. **预览效果** → 拖动时间轴实时查看所有编辑
8. **导出视频** → 点击「导出完整视频」→ `output/` 目录

### 快捷键

| 键 | 功能 |
|----|------|
| `Space` | 播放 / 暂停 |
| `←` `→` | 后退 / 前进 1 帧 |
| `Tab` | 按住查看原始画面 |
| `B` / `E` | 画笔 / 橡皮 |
| `[` `]` | 缩小 / 放大画笔 |
| `Ctrl+C` | 清除所有遮罩 |

## 🏗️ 项目结构

```
├── video_watermark_app.py       # FastAPI 后端（主程序）
├── templates/
│   └── index.html               # 前端 HTML 模板
├── static/
│   ├── css/style.css            # 样式表
│   └── js/app.js                # 前端逻辑
├── image/
│   ├── 主页面全貌.png            # 界面截图
│   ├── 水印去除前.png            # 效果对比
│   ├── 水印去除后.png
│   └── 时间轴上的编辑色条.png
├── requirements.txt             # Python 依赖
├── 视频去水印.bat                # 一键启动脚本
├── 启动IOPaint.bat               # 单独启动 IOPaint（调试用）
├── LICENSE                      # Apache 2.0
└── README.md
```

## ⚙️ 技术栈

- **AI 修复**: [IOPaint](https://github.com/Sanster/IOPaint) + LaMa 模型
- **后端**: FastAPI + Uvicorn
- **前端**: 原生 HTML/CSS/JS（无框架依赖）
- **图像**: OpenCV + NumPy
- **视频**: FFmpeg
- **GPU**: PyTorch CUDA

## ⚠️ 已知限制

- 仅支持 **Windows** 平台（`.bat` 脚本、`explorer` 调用等）
- 需要 **NVIDIA GPU** 才能获得可接受的处理速度
- 同时只能处理一个视频
- 编辑历史在服务重启后丢失（内存存储）
- 端口 8080 和 8765 被硬编码占用

## 📜 许可证

本项目采用 [Apache License 2.0](LICENSE) 发布。

### 第三方依赖许可

| 组件 | 许可证 | 说明 |
|------|--------|------|
| [IOPaint](https://github.com/Sanster/IOPaint) | Apache 2.0 | AI 修复核心 |
| LaMa 模型权重 (`big-lama.pt`) | CC BY-NC 4.0 | ⚠️ 仅供非商业使用 |
| FFmpeg | LGPL 2.1+ | 视频编解码 |

如需商用，请注意 LaMa 模型权重的 CC BY-NC 限制。

## 🙏 致谢

- [IOPaint](https://github.com/Sanster/IOPaint) — 优秀的 AI 图像修复工具
- [LaMa](https://github.com/advimman/lama) — Samsung AI Center 的图像修复模型
- [FFmpeg](https://ffmpeg.org) — 万能多媒体处理工具

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