자신이 생성한 이미지와 영상에서 AI 워터마크·메타데이터·숨은 픽셀 마크를 제거하는 도구
🍚 착한식당깃밥이 직접 차려 먹고 검증해 선정한 레포예요해설 페이지 →중간맛 분석
Python 및 라이브러리로, 이미지와 MP4·MOV·WebM·MKV 등 여러 영상 형식을 지원합니다. 메타데이터 제거는 GPU 불필요하고, 눈에 보이는 마크 제거는 CPU 가능하지만, 숨겨진 워터마크(SynthID) 제거는 CUDA GPU 필수입니다. 설치 후 remove-ai-watermarks identify로 워터마크를 먼저 검사한 뒤 visible, invisible, metadata, all 같은 명령어로 제거하면 되고, 디렉토리 일괄 처리(batch)도 지원합니다. 온라인 서비스 raiw.cc도 있으나 유료입니다.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 자신이 생성한 AI 이미지를 SNS에 올릴 때 소유권 증명 정보 제거
- 생성 AI 영상(Sora, Veo, Kling 등)에서 출처 표시와 숨겨진 워터마크 완전 제거
- 대량의 AI 생성 콘텐츠를 일괄 처리해서 메타데이터와 가시 마크 정리
핵심 기능
대안 대비 차별점
단순한 이미지 마크 제거를 넘어 C2PA 같은 디지털 증명 체계, 눈에 안 보이는 픽셀 마크, 영상 콘텐츠까지 포괄적으로 처리하며, 다양한 인페인팅 백엔드와 조정 가능한 diffusion 프로필을 제공해 사용 사례별로 커스터마이징할 수 있습니다.
먹어본 사람들
실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.
이 레포, 해먹는 법
처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.
준비물
- Python 3.8 이상
- GPU (숨겨진 워터마크 제거 시 NVIDIA CUDA 필수)
- FFmpeg (영상 처리 시)
바로 차려먹기Python (uv)
깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.
git clone --depth 1 https://github.com/wiltodelta/remove-ai-watermarks.git && cd remove-ai-watermarks && uv sync
uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.
코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.
README가 안내하는 자세한 단계 보기
- uv 또는 pip로 기본 패키지를 설치합니다.
uv tool install remove-ai-watermarks
- 이미지에서 워터마크와 메타데이터를 검사합니다.
remove-ai-watermarks identify image.png
- 눈에 보이는 마크와 AI 메타데이터를 제거하려면 visible 기능을 설치합니다.
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[visible]"
- 보이는 워터마크를 제거합니다.
remove-ai-watermarks visible image.png -o clean.png
- 메타데이터만 제거하려면 metadata 명령어를 사용합니다.
remove-ai-watermarks metadata image.png --remove -o clean.png
- 영상 파일에서 워터마크와 메타데이터를 제거하려면 video 기능을 설치한 후 실행합니다.
uv tool install --force "remove-ai-watermarks[video]"
remove-ai-watermarks video all input.mp4 -o clean.mp4
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 wiltodelta/remove-ai-watermarks
Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →
이걸로 써먹는 법
맛봤다면 이제 써먹을 차례 — 이 레포를 내 일과 사업에 응용하는 방법을 모아뒀어요.
🍳 레시피 — AI에게 이대로 시켜보세요
레시피 불러오는 중…
별 추이 · 7일
확인 시각
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성
「AI 미디어 생성」 이런 레포, 매주 받아보실래요?
매주 월요일 아침, 골라 담은 밥상만. 광고 없이 · 언제든 해지.
내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/wiltodelta/remove-ai-watermarks)🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 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@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기