Watermarks Remover

guillaumemeyer/watermarks-removerRevisado pelo Radar

O que faz

Um serviço em Python mais skills complementares para assistentes de programação com IA (Claude Code, Codex, Cursor) que encontram e removem marcas de procedência de IA: caracteres Unicode invisíveis em texto, metadados C2PA e EXIF em imagens, PDFs e arquivos do Office e, por meio de reescrita, marcas-d'água estatísticas em texto. É voltado a usuários técnicos. Você precisa de Python 3.10+ e de um terminal. A limpeza de texto pelo serviço também exige um modelo de reescrita (Ollama local ou uma API online). A remoção opcional em nível de pixel nas imagens baixa cerca de 10 GB de modelos e funciona melhor com uma placa de vídeo NVIDIA.

Facilidade de instalação

C · instalar 1 ou 2 ferramentas · Windows

Não há instalador: você instala Python 3.10+, roda o script instalador da skill e inicia o serviço local por um terminal, e as partes opcionais mais pesadas exigem Docker ou uma placa de vídeo NVIDIA.

Números no GitHub

Estrelas: 25.776em 31 de out. de 2026
Downloads: —todas as versões
Crescimento: +781estrelas em 5 dias

Estrelas ao longo do tempo

Fatos

Roda em: Windows, macOS, Linux
Você precisa instalar: Python
Para compilar a partir do código: Python, Docker, FFmpeg
Espaço em disco: 100 MB–300 MB · estimativa
Contas ou chaves: Hugging Face (HF_TOKEN, only for optional gated models), OpenAI-compatible model API for text rewriting (WATERMARKS_REWRITE_API_KEY), Password you choose for the local service (WATERMARKS_SERVER_API_KEY)
Custo: Grátis · Se você escolher um modelo de reescrita online (o README cita o DeepSeek como exemplo), esse provedor cobra você separadamente.
Licença: MIT (Permissiva)
Última atualização: 21 de out. de 2026

Sinais de risco (6)

AtençãoRemove marcas de origem de IA
O objetivo principal é remover marcas que identificam o conteúdo como feito por IA (C2PA, marcas d'água do tipo SynthID). Na seção 'Ethics and disclaimer' do README: 'For privacy and research on your content — not academic fraud or false “human-written” claims.' A bibliografia do README cita 'SB 942 / EU AI Act Art. 50' como o contexto da rotulagem de conteúdo de IA.
revisão por IA
AtençãoRecursos para driblar detectores de IA
Changelog do README, v0.7.0: 'Pangram bulk API as a human-likeness backend', uma tática 'humanize' que 'names the human-writer rules in the prompt', e um 'New black-box watermark-stealing module and prompt-corpus downloader (#303)' (pasta de nível superior stealer/).
revisão por IA
InfoComponentes opcionais com licença restrita
compose.yaml: 'ctrlregen and synthid bake in upstream code that is not publicly redistributable (all-rights-reserved / non-commercial Research License), so they build from source locally and are never pushed to GHCR.'
revisão por IA
InfoDependências fixadas com avisos publicados
README: 'Its research-era dependency pins (requirements-ctrlregen.txt — e.g. transformers==4.37.2, diffusers==0.27.2) carry published advisories and are intentionally not current', instaladas apenas em um venv separado para o backend opcional CtrlRegen.
revisão por IA
InfoScripts de instalação baixam código de terceiros
README: setup_synthid.sh, setup_ctrlregen.sh e setup_markllm.sh clonam, cada um, repositórios de origem ('Clones upstream'), criam um venv e instalam torch e outros pacotes; os modelos são baixados do Hugging Face na primeira execução.
revisão por IA
InfoHook do agente edita arquivos
README: o plugin do Claude Code 'registers a PostToolUse hook on Write|Edit|MultiEdit|NotebookEdit'; no modo 'clean' ele 'Strips the marks in place' nos arquivos que o agente escreve.
revisão por IA

As evidências aparecem no idioma original.

O que o Radar não conseguiu verificar

Se os comandos do Windows (py install_skill.py, py service/scripts/server.py) funcionam como documentado.
Quão bem a remoção de marcas-d'água de texto resiste a detectores reais de fornecedores; o README diz que nenhuma ferramenta pode certificar que um detector vai falhar.
O quanto a reescrita altera a qualidade e o sentido do texto limpo.
O custo real de um modelo de reescrita online e o uso de disco e de memória de vídeo dos modelos opcionais de remoção em nível de pixel (~10 GB).
O que a pasta stealer/ e seu baixador de corpus de prompts enviam ou buscam pela rede.