guillaumemeyer/watermarks-remover🏅 오늘의 밥상 · 8/23

AI 모델이 생성한 텍스트와 파일에서 워터마크·메타데이터를 제거하는 Python 도구

설치형 도구맘대로 써도 됨 · MITMCP·클로드 연동Python난이도
17,381+4,133이번 주👀 3410
1,998포크17이슈
콜드바이트님이 차린 밥상
2026년 8월 13일에 차림 · 차린 밥상 60그릇
차린이 보기 →

중간맛 분석

Python 3.10+ 표준 라이브러리만으로 동작하는 명령어 도구입니다. 세 단계로 워터마크를 제거합니다: (1) 유니코드·bidi·태그 문자 같은 보이지 않는 편집 기반 마크 제거 (2) 통계적 토큰 샘플링 마크 제거를 위한 텍스트 재작성 (3) PNG/JPEG/PDF/DOCX/ODT/HTML/Markdown의 C2PA·EXIF·XMP·문서 속성 메타데이터 제거. Grok 에이전트 스킬로도 사용 가능하며, 별도 스크립트(clean_file.py, rewrite_text.py 등)로도 실행됩니다. 선택적으로 Ollama나 OpenAI 호환 백엔드를 사용해 모델 기반 재작성을 할 수 있습니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 자신이 생성한 AI 텍스트에서 보이지 않는 워터마크를 제거하고 개인정보를 보호할 때
  • PDF나 이미지 파일에 포함된 AI 생성 표시와 메타데이터를 정소해야 할 때
  • 여러 AI 서비스(Claude, Gemini, OpenAI 등)의 프로바이언스 마크를 한 번에 처리해야 할 때

핵심 기능

다중 벤더 지원(Claude, Gemini/SynthID, OpenAI, 개방형 LLM) 전용 마크 처리유니코드·bidi·태그 문자 같은 보이지 않는 편집 기반 마크 제거(Layer A)PNG, JPEG, SVG, PDF, DOCX, ODT, HTML, Markdown 등 다양한 파일 형식의 C2PA/EXIF/XMP 메타데이터 제거

대안 대비 차별점

다중 벤더의 다양한 프로바이언스 마크를 한 도구로 다루고, 파일 메타데이터 제거를 통합하며, 제거 후 탐지기 실패를 보장하지 않는 정직한 위험 공개를 제공합니다.

먹어본 사람들

실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.

시식평 · 먹어본 사람 한마디

아직 시식평이 없어요. 먹어보셨다면 첫 한마디를 남겨주세요.

다른 레포 시식평 구경하기 →

이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

아직 이 레포로 만든 완주 인증이 없어요. 첫 밥도장을 찍어보세요!

이 레포, 해먹는 법

처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.

준비물

  • Python 3.10 이상
  • (선택) c2patool: C2PA 매니페스트 검사용
  • (선택) exiftool: PDF 메타데이터 제거용
  • (선택) Ollama 또는 OpenAI 호환 모델: Layer B 재작성용

바로 차려먹기Docker Compose

깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.

git clone --depth 1 https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover.git &&
cd watermarks-remover &&
docker compose up

Docker가 필요해요 — 맥이라면 OrbStack(brew install --cask orbstack)을 추천해요.

코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. 저장소를 클론합니다.
git clone https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover.git
cd watermarks-remover
  1. 에이전트 스킬로 설치합니다 (선택).
mkdir -p ~/.grok/skills
ln -sfn "$(pwd)/skills/remove-ai-marks" ~/.grok/skills/remove-ai-marks
  1. 텍스트 파일의 워터마크를 검사합니다.
python3 skills/remove-ai-marks/scripts/inspect_text.py draft.md
  1. 텍스트 파일을 정소합니다 (Layer A: 유니코드 제거).
python3 skills/remove-ai-marks/scripts/clean_text.py draft.md -o draft.cleaned.md --stats
  1. 통합 파일 정소를 실행합니다 (메타데이터 포함).
python3 skills/remove-ai-marks/scripts/clean_file.py photo.png -o photo.cleaned.png
  1. (선택) 재작성을 통한 통계 마크 공격을 수행합니다 (프롬프트 출력만).
python3 skills/remove-ai-marks/scripts/rewrite_text.py draft.md --backend print-prompt --strength paraphrase

깃밥트라이로 맛보기

받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.

터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.

npx gitbap-try guillaumemeyer/watermarks-remover

Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →

별 추이 · 7일

17,381+4,133 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

따라 하기 좋음샘플 점수 52/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

「MCP·클로드 연동」 이런 레포, 매주 받아보실래요?

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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/guillaumemeyer/watermarks-remover.svg)](https://www.gitbap.com/r/guillaumemeyer/watermarks-remover)
🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법

깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.

방법 ① 커넥터 URL

클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.

https://www.gitbap.com/api/mcp
방법 ② 플러그인 (체험까지)

플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
연결 방법 자세히 →

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기